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
Çima girîng e ku rêjeyek fêrbûna guncan hilbijêrin?
Hilbijartina rêjeyek fêrbûna guncan di warê fêrbûna kûr de pir girîng e, ji ber ku ew rasterast bandorê li pêvajoya perwerdehiyê û performansa giştî ya modela tora neural dike. Rêjeya fêrbûnê mezinahiya gavê diyar dike ku model di qonaxa perwerdehiyê de pîvanên xwe nûve dike. Rêjeyek fêrbûna bijartî dikare rêve bibe
Girîngiya rêjeya fêrbûnê di çarçoweya perwerdekirina CNN-ê de ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan çi ye?
Rêjeya fêrbûnê di perwerdekirina Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) de rolek girîng dilîze da ku kûçikan li hember pisîkan nas bike. Di çarçoweya fêrbûna kûr a bi TensorFlow de, rêjeya fêrbûnê mezinahiya gavê ya ku model di pêvajoya xweşbîniyê de pîvanên xwe rast dike diyar dike. Ew hîperparameterek e ku pêdivî ye ku bi baldarî were hilbijartin
Di pêvajoya fêrbûna makîneyê de girîngiya rêjeya fêrbûnê û hejmara serdeman çi ye?
Rêjeya fêrbûnê û hejmara serdeman du pîvanên girîng in di pêvajoya fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku torgilokek neuralî ji bo karên dabeşkirinê bi karanîna TensorFlow.js ava dikin. Van parameteran bi girîngî bandorê li performansa û lihevhatina modelê dikin, û têgihîştina girîngiya wan ji bo bidestxistina encamên çêtirîn girîng e. Rêjeya fêrbûnê, bi α (alpha) tê destnîşan kirin,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Avakirina tevnek neuralî ji bo pêkanîna senifandinê, Nirxandina îmtîhanê
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