Em çawa daneyên perwerdehiyê ji bo CNN amade dikin? Pêngavên tê de rave bikin.
Amadekirina daneyên perwerdehiyê ji bo Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) çend gavên girîng digire da ku performansa modela çêtirîn û pêşbîniyên rast peyda bike. Ev pêvajo pir girîng e ji ber ku kalîte û hêjmara daneyên perwerdehiyê pir bandor li şiyana CNN-ê ya fêrbûn û gelemperîkirina qalibên bi bandor dike. Di vê bersivê de, em ê gavên ku tê de têne vekolîn bikin
Armanca normalîzekirina daneyan berî perwerdekirina tora neuralî çi ye?
Normalkirina daneyan berî perwerdekirina tora neuralî di warê îstîxbarata sûnî de, bi taybetî di fêrbûna kûr de bi Python, TensorFlow, û Keras re, gavek pêş-pêvajoya bingehîn e. Armanca normalîzekirina daneyan ew e ku pê ewle bibe ku taybetmendiyên têketinê di pîvanek wekhev de ne, ku dikare bi girîngî performans û hevgirtina neuralî çêtir bike.
Çima normalîzekirina daneyê di pirsgirêkên regresyonê de girîng e û ew çawa performansa modelê baştir dike?
Normalîzekirina daneyê di pirsgirêkên paşveçûnê de gavek girîng e, ji ber ku ew di baştirkirina performansa modelê de rolek girîng dilîze. Di vê çarçoveyê de, normalîzekirin pêvajoya pîvandina taybetmendiyên têketinê li rêzek domdar vedibêje. Bi kirina vê yekê, em piştrast dikin ku hemî taybetmendî xwedan pîvanên wekhev in, ku rê nade ku hin taybetmendî serdest bibin