Çima pêdivî ye ku em di fêrbûna makîneyê de xweşbîniyan bicîh bînin?
Optimîzasyon di fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîzin ji ber ku ew me dihêlin ku performans û karbidestiya modelan baştir bikin, di dawiyê de rê li ber pêşbîniyên rasttir û demên perwerdehiyê zûtir vedike. Di warê îstîxbarata sûnî de, bi taybetî fêrbûna kûr a pêşkeftî, teknîkên xweşbîniyê ji bo bidestxistina encamên herî pêşkeftî bingehîn in. Yek ji sedemên bingehîn ên serîlêdanê ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/ADL Fêrbûna Kûr a Pêşkeftî, Çêkirin, Optimîzasyon ji bo fêrbûna makîneyê
Rêjeya fêrbûnê di fêrbûna makîneyê de çi ye?
Rêjeya fêrbûnê di çarçoweya fêrbûna makîneyê de pîvanek guheztina modela girîng e. Ew li ser bingeha agahdariya ku ji qonaxa perwerdehiya berê hatî wergirtin, di her dubarekirina pêngava perwerdehiyê de mezinahiya gavê destnîşan dike. Bi eyarkirina rêjeya fêrbûnê, em dikarin rêjeya ku model ji daneyên perwerdehiyê fêr dibe û kontrol bikin
Ma rast e ku meriv pêvajoyek nûvekirina parametreyên w û b wekî pêngavek perwerdehiya fêrbûna makîneyê bi nav bike?
Pêvajoyek perwerdehiyê di çarçoveya fêrbûna makîneyê de pêvajoya nûvekirina pîvanan, nemaze giraniya (w) û pêşbaziyên (b), modelek di qonaxa perwerdehiyê de vedibêje. Van pîvanan girîng in ji ber ku ew tevger û bandoriya modelê di çêkirina pêşbîniyan de diyar dikin. Ji ber vê yekê, bi rastî rast e ku were gotin
Pirsgirêka gradientê ya windabûnê çi ye?
Pirsgirêka gradientê ya windabûn pirsgirêkek e ku di perwerdehiya torên neuralî yên kûr de, nemaze di çarçoweya algorîtmayên xweşbîniya bingeh-gradient de derdikeve. Ew behsa mijara kêmbûna berfirehî dike ji ber ku ew di pêvajoya fêrbûnê de bi paş ve di nav qatên torgilokek kûr de belav dibin. Ev diyarde dikare bi girîngî lihevhatinê asteng bike
Rola optimîzatorê di perwerdekirina modelek tora neuralî de çi ye?
Rola optimîzatorê di perwerdekirina modelek tora neuralî de ji bo bidestxistina performans û rastbûna çêtirîn girîng e. Di warê fêrbûna kûr de, optimîzator di verastkirina parametreyên modelê de rolek girîng dilîze da ku fonksiyona windabûnê kêm bike û performansa giştî ya tora neuralî baştir bike. Ev pêvajo bi gelemperî tê gotin
Di perwerdekirina CNN-an de armanca paşveşandinê çi ye?
Paşpropagasyon di perwerdekirina Torên Neuralî yên Convolutional (CNN) de rolek girîng peyda dike û rê dide ku torê li gorî xeletiya ku di dema derbasbûna pêş de çêdike fêr bibe û parametreyên xwe nûve bike. Armanca belavbûna paşde ew e ku bi karîgerî gradientên parametreyên torê li gorî fonksiyonek windabûnê ya diyar hesab bike, ku destûrê dide
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras, Torgilokên neural ên konvolucional (CNN), Destpêka tevnên neuralî yên konvulsiyon (CNN), Nirxandina îmtîhanê
Armanca fonksiyona "train_neural_network" di TensorFlow de çi ye?
Fonksiyona "train_neural_network" di TensorFlow de di warê fêrbûna kûr de armancek girîng xizmet dike. TensorFlow pirtûkxaneyek çavkaniyek vekirî ye ku bi berfirehî ji bo avakirin û perwerdekirina torên neuralî tê bikar anîn, û fonksiyona "train_neural_network" bi taybetî pêvajoya perwerdehiya modelek tora neuralî hêsantir dike. Ev fonksiyon di xweşbînkirina parametreyên modelê de ji bo baştirkirina rolek girîng dilîze
TensorFlow çawa pîvanên modelê xweşbîn dike da ku cûdahiya di navbera pêşbînan û daneyên rastîn de kêm bike?
TensorFlow çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya hêzdar e ku cûrbecûr algorîtmayên xweşbîniyê pêşkêşî dike da ku cûdahiya di navbera pêşbînan û daneyên rastîn de kêm bike. Pêvajoya xweşbînkirina parametreyên modelek di TensorFlow de çend gavên sereke vedihewîne, wek diyarkirina fonksiyonek windakirinê, hilbijartina optimîzator, destpêkirina guhêrbaran, û pêkanîna nûvekirinên dubare. Pêşî,