Mezinahiya komê, serdem û mezinahiya danezanê hemî hîperparametre ne?
Mezinahiya komê, serdem, û mezinahiya danezanê bi rastî di fêrbûna makîneyê de aliyên girîng in û bi gelemperî wekî hîperparametre têne binav kirin. Ji bo têgihîştina vê têgehê, bila em li ser her têgehek ferdî hûr bibin. Mezinahiya heviyê: Mezinahiya hevîrê hîperparameterek e ku hêjmara nimûneyên ku berî ku giraniya modelê di perwerdehiyê de were nûve kirin diyar dike. Ew dilîze
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Ji bo perwerdehiya modelek fêrbûna kûr, mezinahiya hevrika pêşniyarkirî çi ye?
Mezinahiya komê ya pêşniyarkirî ya ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna kûr bi faktorên cihêreng ên wekî çavkaniyên hesabker ên berdest, tevliheviya modelê, û mezinahiya databasê ve girêdayî ye. Bi gelemperî, mezinahiya hevîrê hîperparameterek e ku berî ku pîvanên modelê di dema perwerdehiyê de werin nûve kirin hêjmara nimûneyên hatine pêvajo kirin diyar dike.
Di perwerdehiya CNN de girîngiya mezinahiya komê çi ye? Ew çawa bandorê li pêvajoya perwerdehiyê dike?
Mezinahiya komê di perwerdehiya Torên Neuralî yên Convolutional (CNN) de parameterek girîng e ji ber ku ew rasterast bandorê li ser karîgerî û bandorkeriya pêvajoya perwerdehiyê dike. Di vê çarçoveyê de, mezinahiya hevrikê hejmara nimûneyên perwerdehiyê yên ku di nav torê de di yek derbasbûna pêş û paş de têne belav kirin vedibêje. Fêmkirina girîngiya heviyê
Di pêkanîna RNN-ê de armanca pîvanên "mezinahiya perçe" û "n perçe" çi ye?
Parametreyên "mezinahiya perçe" û "n perçe" di pêkanîna Tora Neuralî ya Vegere (RNN) de ku TensorFlow bikar tîne di çarçoveya fêrbûna kûr de ji armancên taybetî re xizmet dike. Van pîvanan di şekildana daneya têketinê û destnîşankirina tevgera modela RNN-ê di dema perwerdehî û encamnameyê de rolek girîng dileyzin. Parametreya "mezinahiya perçe" vedibêje
Parametreya mezinahiya hevîrê çawa bandorê li pêvajoya perwerdehiyê di tora neuralî de dike?
Parametreya mezinahiya hevîrê di pêvajoya perwerdehiya tora neuralî de rolek girîng dilîze. Ew hejmara nimûneyên perwerdehiyê yên ku di her dubarekirina algorîtmaya xweşbîniyê de têne bikar anîn destnîşan dike. Hilbijartina mezinahiya komê ya guncan girîng e ji ber ku ew dikare bandorek girîng li ser karîgerî û bandorkeriya pêvajoya perwerdehiyê bike. Dema ku perwerde
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