Têkiliya di navbera hejmara serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê û rastbûna pêşbîniyê de aliyek girîng e ku bi girîngî bandorê li performans û şiyana giştîkirina modelê dike. Serdemek bi yek derbasbûna bêkêmasî ya di tevahiya databasa perwerdehiyê de vedibêje. Fêmkirina ka hejmara serdeman çawa bandorê li rastbûna pêşbîniyê dike di xweşbînkirina perwerdehiya modelê û gihîştina asta performansa xwestî de pêdivî ye.
Di fêrbûna makîneyê de, hejmara serdeman hîperparameterek e ku pêdivî ye ku pêşdebirê modelê di pêvajoya perwerdehiyê de bişopîne. Bandora hejmara serdeman li ser rastbûna pêşbîniyê ji nêz ve bi diyardeyên zêdebûn û kêmbûnê ve girêdayî ye. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek daneyên perwerdehiyê pir baş fêr dibe, dengek bi qalibên bingehîn re digire. Ev dibe sedema gelemperîkirina nebaş a daneyên nedîtî, di encamê de rastiya pêşbîniyê kêm dike. Ji aliyek din ve, kêmbûn çêdibe dema ku model pir hêsan e ku meriv qalibên bingehîn di daneyê de bigire, ku rê li ber neyartiya bilind û rastbûna pêşbîniya kêm digire.
Hejmara serdeman di çareserkirina pirsgirêkên zêde û kêmasiyan de rolek girîng dilîze. Dema ku modelek fêrbûna makîneyê perwerde dike, zêdekirina hejmara serdeman dikare di baştirkirina performansa modelê de heya xalek diyar bibe alîkar. Di destpêkê de, her ku jimara serdeman zêde dibe, model ji daneyên perwerdehiyê bêtir fêr dibe, û rastbûna pêşbîniyê li ser hem berhevokên perwerdehiyê û hem jî erêkirinê çêtir dibe. Ev e ji ber ku model bêtir fersend distîne da ku giranî û pêşbaziyên xwe rast bike da ku fonksiyona windabûnê kêm bike.
Lêbelê, pêdivî ye ku meriv hevsengiya rast dema ku hejmara serdeman destnîşan dike bibîne. Ger hejmara serdeman pir kêm be, dibe ku model ji daneyan kêm bike, ku bibe sedema performansa nebaş. Ji hêla din ve, heke hejmara serdeman pir zêde be, dibe ku model daneyên perwerdehiyê ji bîr bike, ku di encamê de zêde guncan be û gelemperîkirina daneyên nû kêm bike. Ji ber vê yekê, girîng e ku meriv di dema perwerdehiyê de performansa modelê li ser danûstendinek pejirandî ya cihêreng bişopîne da ku jimareya herî baş a serdeman nas bike ku rastbûna pêşbîniyê bêyî zêdekirin zêde dike.
Nêzîkatiyek hevpar a ji bo dîtina hejmara herî çêtirîn ya serdeman ev e ku meriv teknîkên wekî rawestana zû bikar bîne. Rawestandina zû tê de çavdêrîkirina performansa modelê ya li ser databasa pejirandinê û rawestandina pêvajoya perwerdehiyê dema ku windabûna pejirandinê zêde dibe, destnîşan dike ku model dest bi zêdebûnê dike. Bi karanîna rawestana zû, pêşdebir dikarin pêşî li perwerdehiya modelê ji bo pir serdeman bigirin û kapasîteya wê ya giştîkirinê baştir bikin.
Têkiliya di navbera hejmara serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniyê di xweşbînkirina performansa modelê de û çareserkirina pirsgirêkên zêde û bikêrhatî de faktorek girîng e. Dîtina hevsengiya rast di hejmara serdeman de ji bo bidestxistina rastbûna pêşbîniya bilind pêdivî ye ku di heman demê de piştrast bike ku model bi daneyên nû re baş giştî dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
- Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
- Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
- Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
- Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
- Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
- TOCO çi ye?
- Ma API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de li ser bingeha daneya grafika xwezayî danûstendinek perwerdehiya zêdekirî çêdike?
- API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
- Ma Fêrbûna Structured Neural dikare bi daneyên ku ji bo wan grafikek xwezayî tune were bikar anîn?
Pir pirs û bersivan di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals de bibînin