Hin dijwarî û nêzîkatiyên potansiyel ji bo baştirkirina performansa tora neuralî ya 3D-ya hevgirtî ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de çi ne?
Yek ji kêşeyên potansiyel ên di baştirkirina performansa torgilokek neuralî ya 3D (CNN) de ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de hebûna û kalîteya daneyên perwerdehiyê ye. Ji bo perwerdekirina CNNek rastîn û bihêz, databasek mezin û cihêreng a wêneyên kansera pişikê hewce ye. Lêbelê, wergirtin
Meriv çawa dikare hejmara taybetmendiyên di tora neuralî ya 3D de were hesibandin, li gorî pîvanên pêlên konvokî û hejmara kanalan?
Di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow de, hesabkirina hejmara taybetmendiyan di tora neuralî ya 3D ya hevgirtî (CNN) de tê de nihêrîna pîvanên xêzên hevgirtî û hejmara kanalan pêk tîne. CNNek 3D bi gelemperî ji bo karên ku daneyên volumetricî, wek wênekêşiya bijîjkî, li ku derê ve girêdayî ye, tê bikar anîn
Armanca padding di torên neuralî de çi ye, û vebijarkên ji bo padding di TensorFlow de çi ne?
Padding di torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de ji bo parastina pîvanên cîhê û pêşîlêgirtina windabûna agahdarî di dema operasyonên hevedudanî de xizmet dike. Di çarçoweya TensorFlow de, vebijarkên peldankê peyda dibin da ku behreya qatên hevgirtî kontrol bikin, lihevhatina di navbera pîvanên ketin û derketinê de peyda bikin. CNN bi berfirehî di gelek karên dîtbariya komputerê de têne bikar anîn, di nav de
Tora neuralî ya konvolutional 3D çawa ji torgilokek 2D di warê pîvan û gavê de cûda dibe?
Tora neuralî ya konvolutional 3D (CNN) ji torgilokek 2D di warê pîvan û gavê de cûda dibe. Ji bo ku hûn van cûdahiyan fam bikin, girîng e ku meriv têgihîştinek bingehîn a CNN û serîlêdana wan di fêrbûna kûr de hebe. CNN celebek tora neuralî ye ku bi gelemperî ji bo analîzkirina daneyên dîtbarî wekî mînak tê bikar anîn
Ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle ku bi karanîna TensorFlow ve tê xebitandin, gavên ku di meşandina torgilokek neuralî ya 3D de têkildar in çi ne?
Rêvekirina torgilokek neuralî ya 3D ya ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle bi karanîna TensorFlow çend gavan vedihewîne. Di vê bersivê de, em ê ravekirinek berfireh û berfireh a pêvajoyê pêşkêş bikin, ku aliyên sereke yên her gavê ronî bikin. Gav 1: Pêş-pêvajoya daneyan Pêngava yekem ew e ku meriv berê xwe bide pêvajoyê. Ev barkirina barkirinê pêk tîne
Armanca hilanîna daneyên wêneyê li pelek numpy çi ye?
Tomarkirina daneya wêneyê li pelek numpy di warê fêrbûna kûr de, bi taybetî di çarçoweya pêş-pêvajoya daneyan de ji bo tora neuralî ya 3D ya tevlihev (CNN) ku di pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de tê bikar anîn de, armancek girîng xizmet dike. Ev pêvajo bi veguheztina daneyên wêneyê di nav formatek ku dikare bi bandor were hilanîn û manîpulekirin vedihewîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Torgiloka neural a konvolucional a 3D bi reqabeta kanserê pişikê ya Kaggle, Daneyên pêş-pêvajoyê, Nirxandina îmtîhanê
Pêşveçûna pêşdibistanê çawa tê şopandin?
Di warê fêrbûna kûr de, nemaze di çarçoweya pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de, pêşdibistanê di amadekirina daneyan de ji bo perwerdekirina tora neuralî ya 3D (CNN) rolek girîng dilîze. Şopandina pêşkeftina pêş-pêvajoyê pêdivî ye ku danûstendin bi rêkûpêk veguhezîne û ji qonaxên paşîn re amade be.
Nêzîkatiya pêşniyarkirî ji bo pêşdibistanên danehevên mezin çi ye?
Pêş-pêvajoya danehevên mezin di pêşkeftina modelên fêrbûna kûr de gavek girîng e, nemaze di çarçoweya torên neuralî yên konvolutional 3D (CNN) de ji bo peywirên wekî tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de. Kalîte û karbidestiya pêşdibistanê dikare bandorek girîng li performansa modelê û serkeftina giştî ya
Armanca veguhertina etîketan bi forma yek-germ çi ye?
Yek ji gavên bingehîn ên pêşdibistanê di karên fêrbûna kûr de, wek pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle, veguherîna etîketan li formatek yek-germ e. Armanca vê veguheztinê ew e ku nîşaneyên kategorîk bi rengekî ku ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê guncan e temsîl bike. Di çarçoveya kansera pişikê ya Kaggle de
Parametreyên fonksiyona "process_data" çi ne û nirxên wan ên xwerû çi ne?
Fonksiyona "process_data" di çarçoveya pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de gavek girîng e di pêş-pêvajoya daneyan de ji bo perwerdekirina tora neuralî ya 3D ya ku TensorFlow bikar tîne ji bo fêrbûna kûr. Ev fonksiyon ji bo amadekirin û veguheztina daneya têketina xav di formatek maqûl de ku dikare were veguheztin berpirsiyar e