Di warê fêrbûna kûr de, nemaze di çarçoweya nirxandina model û nirxandina performansê de, cûdahiya di navbera windabûna derveyî nimûneyê û windabûna pejirandinê de girîngiyek girîng digire. Fêmkirina van têgehan ji bo bijîjkeran girîng e ku mebesta têgihîştina bandorkerî û kapasîteyên giştîkirina modelên fêrbûna kûr a wan e.
Ji bo ku hûn di nav tevliheviyên van şertan de bigerin, pêdivî ye ku meriv pêşî têgehên bingehîn ên perwerdehiyê, rastkirin û ceribandina daneyên di çarçoweya modelên fêrbûna makîneyê de bigire. Dema ku modelek fêrbûna kûr pêşve dibe, databas bi gelemperî li sê binkomên sereke têne dabeş kirin: koma perwerdehiyê, koma pejirandinê, û koma ceribandinê. Komxebata perwerdehiyê ji bo perwerdekirina modelê, eyarkirina giranî û biasiyan tê bikar anîn da ku fonksiyona windabûnê kêm bike û performansa pêşbîniyê zêde bike. Ji aliyek din ve, komek pejirandinê wekî databasek serbixwe tê bikar anîn da ku hîperparametran baş rast bike û di pêvajoya perwerdehiyê de pêşîlêgirtina zêdebûnê bigire. Di dawiyê de, koma testê tê bikar anîn da ku performansa modelê li ser daneyên nedîtî binirxîne, di derheqê kapasîteyên giştîkirina wê de têgihiştinê peyda dike.
Wendabûna derveyî nimûneyê, ku wekî windabûna testê jî tê zanîn, metrîka xeletiyê ya ku li ser koma ceribandinê tê hesibandin piştî ku model hate perwerdekirin û pejirandin vedibêje. Ew performansa modelê li ser daneyên nedîtî temsîl dike û wekî nîşanek girîng a kapasîteya wê ya giştîkirina mînakên nû, nedîtî xizmet dike. Wendabûna derveyî nimûneyê metrîka sereke ye ji bo nirxandina hêza pêşbîniya modelê û bi gelemperî ji bo berhevdana modelên cihêreng an mîhengên guheztinê tê bikar anîn da ku ya çêtirîn hilbijêrin.
Ji hêla din ve, windakirina pejirandinê metrîka xeletiyê ye ku di pêvajoya perwerdehiyê de li ser berhevoka pejirandinê tê hesibandin. Ew ji bo şopandina performansa modelê li ser daneyên ku ew li ser nehatine perwerde kirin tê bikar anîn, ji bo pêşîgirtina zêdeperedanê û rêberiya hilbijartina hîperparametreyên wekî rêjeya fêrbûnê, mezinahiya hevîrê, an mîmariya torê dike. Wendakirina erêkirinê di dema perwerdehiya modelê de bertekên hêja peyda dike, rê dide bijîjkan ku di derbarê xweşbînkirin û birêkûpêkkirina modelê de biryarên agahdar bidin.
Girîng e ku bala xwe bidinê ku her çend windabûna pejirandinê ji bo pêşkeftin û birêkûpêkkirina modelê pîvanek bingehîn e, pîvana dawî ya performansa modelê di windabûna wê ya derveyî nimûne de ye. Wendabûna derveyî nimûneyê nîşan dide ka model çiqas bi daneyên nû, nedîtî re giştî dike û ji bo nirxandina sepandin û hêza pêşbîniya wê ya cîhana rastîn metrîkek krîtîk e.
Wendabûna derveyî nimûneyê û windakirina erêkirinê di nirxandin û xweşbînkirina modelên fêrbûna kûr de rolên cihêreng lê temamker dilîze. Digel ku windabûna pejirandinê di dema perwerdehiyê de pêşkeftina modelê û birêkûpêkkirina hîperparameterê rêber dike, windabûna derveyî nimûne nirxandinek berbiçav a kapasîteyên giştîkirina modelê li ser daneyên nedîtî peyda dike, ku ji bo nirxandina performansa modelê wekî pîvana dawîn xizmet dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch:
- Ger meriv bixwaze wêneyên rengîn li ser tora neuralî ya hevgirtî nas bike, gelo pêdivî ye ku meriv ji dema nasandina wêneyên pîvana gewr pîvanek din lê zêde bike?
- Ma fonksiyona aktîfkirinê dikare were hesibandin ku bi gulebaranê an na neronek di mêjî de teqlîd bike?
- Ma PyTorch dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin re were berhev kirin?
- Ma pêdivî ye ku meriv ji bo analîzkirina pratîkî ya modela tora neuralî ya PyTorch an matplotlib-ê tabloyek tensor bikar bîne?
- Ma dikare PyTorch bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin?
- Gelo ev pêşniyar rast e an xelet e "Ji bo tora neuralî ya dabeşkirinê divê encam di navbera çînan de dabeşkirina îhtimalê be."
- Ma meşandina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr a li ser gelek GPU-yên li PyTorch pêvajoyek pir hêsan e?
- Ma tora neuralî ya birêkûpêk dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin?
- Tora neuralî ya herî mezin a konvolutional ku hatî çêkirin çi ye?
- Ger têketin navnîşa rêzikên numpy e ku nexşeya germahiyê hildibijêre ku derketina ViTPose ye û şeklê her pelê numpy [1, 17, 64, 48] bi 17 xalên sereke yên laş re têkildar e, kîjan algorîtma dikare were bikar anîn?
Di EITC/AI/DLPP Fêrbûna Kûr bi Python û PyTorch de bêtir pirs û bersivan bibînin