Ma meriv dikare bi guheztina rêzika ku wekî argumana veşartî ya tora neuralî ya kûr (DNN) hatî peyda kirin, bi hêsanî kontrol bike (bi zêdekirin û rakirina) hejmara qat û hejmara girêkan di qatên takekesî de?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze torên neuralî yên kûr (DNN), şiyana kontrolkirina hejmara qat û girêkan di hundurê her qatê de aliyekî bingehîn a xwerûkirina mîmariya modelê ye. Dema ku di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê de bi DNN-an re dixebitin, rêzika ku wekî argumana veşartî tê peyda kirin rolek girîng dilîze.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Em çawa dikarin di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de pêşî li xapandina bê mebest bigirin?
Pêşîlêgirtina xapandina bêaqil di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de ji bo misogerkirina yekbûn û rastbûna performansa modelê pir girîng e. Dema ku model bi bêhemdî fêr dibe ku di daneya perwerdehiyê de berteng an huneran bi kar bîne, dibe ku xapandina bê mebest çêbibe, ku bibe sedema encamên şaş. Ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê, çend stratejiyan dikarin ji bo kêmkirina vê pirsgirêkê bikar bînin
Çawa koda ku ji bo databasa M Ness hatî peyda kirin dikare were guheztin da ku daneyên xwe di TensorFlow de bikar bîne?
Ji bo guheztina koda ku ji bo databasa M Ness hatî peyda kirin da ku daneyên xwe di TensorFlow de bikar bîne, hûn hewce ne ku rêzek gavan bişopînin. Van gavan amadekirina daneyên we, diyarkirina mîmariya modelê, û perwerdekirin û ceribandina modelê li ser daneyên we vedihewîne. 1. Amadekirina daneyên xwe: - Bi berhevkirina databasa xwe dest pê bikin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, TensorFlow, Li ser daneyê perwerde û ceribandin, Nirxandina îmtîhanê
Ji bo baştirkirina rastbûna modelek di TensorFlow de hin rêyên mimkun hene ku werin vekolîn?
Başkirina rastbûna modelek di TensorFlow de dikare karekî tevlihev be ku pêdivî bi baldarî li ser faktorên cihêreng hewce dike. Di vê bersivê de, em ê hin rêyên mimkun bikolin da ku rastbûna modelek li TensorFlow zêde bikin, balê bikişînin ser API-yên-asta bilind û teknîkên ji bo çêkirin û paqijkirina modelan. 1. Pêşîvekirina daneyan: Yek ji gavên bingehîn e
Cûdahiyên di navbera modelên bingehîn, piçûk û mezintir de di warê mîmarî û performansê de çi bûn?
Cûdahiyên di navbera modelên bingehîn, piçûk, û mezintir de di warê mîmarî û performansê de dikare ji cûrbecûrbûna hejmara qat, yekîne û pîvanên ku di her modelê de têne bikar anîn de were veqetandin. Bi gelemperî, mîmariya modelek tora neuralî bi rêxistin û birêkûpêkkirina qatên wê vedibêje, di heman demê de performans vedibêje ka çawa
Pêngavên ku di avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural de ji bo dabeşkirina belgeyê çi ne?
Avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural (NSL) ji bo dabeşkirina belgeyê çend gavan vedihewîne, ku her yek di avakirina modelek bihêz û rast de girîng e. Di vê ravekirinê de, em ê di pêvajoya hûrgulî ya avakirina modelek weha de, têgihiştinek berfireh a her gavê peyda bikin. Gav 1: Amadekirina daneyan Pêngava yekem komkirin û komkirin e
Em çawa dikarin performansa modela xwe bi guheztina dabeşkerek tora neuralî ya kûr (DNN) baştir bikin?
Ji bo baştirkirina performansa modelê bi guheztina navgînek tora neuralî ya kûr (DNN) di warê doza karanîna fêrbûna makîneyê de di modê de, çend gavên bingehîn dikarin bêne avêtin. Tora neuralî ya kûr di warên cihêreng de, di nav de peywirên dîtina komputerê yên wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirinê, serkeftinek mezin nîşan dane. Ji