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,
Hin hîperparametreyên ku em dikarin biceribînin çi ne ku di modela xwe de rastbûna bilindtir bi dest bixin?
Ji bo ku di modela meya fêrbûna makîneyê de rastbûna bilindtir bi dest bixin, çend hîperparametre hene ku em dikarin bi wan re ceribandinê bikin. Hîperparametre pîvanên verastkirî ne ku berî destpêkirina pêvajoya fêrbûnê têne danîn. Ew tevgera algorîtmaya fêrbûnê kontrol dikin û bandorek girîng li ser performansa modelê dikin. Yek hyperparameterek girîng a ku divê were hesibandin ev e