Hin dijwarî û nêzîkatiyên potansiyel ji bo baştirkirina performansa tora neuralî ya 3D-ya hevgirtî ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de çi ne?
Yek ji kêşeyên potansiyel ên di baştirkirina performansa torgilokek neuralî ya 3D (CNN) de ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de hebûna û kalîteya daneyên perwerdehiyê ye. Ji bo perwerdekirina CNNek rastîn û bihêz, databasek mezin û cihêreng a wêneyên kansera pişikê hewce ye. Lêbelê, wergirtin
Meriv çawa dikare hejmara taybetmendiyên di tora neuralî ya 3D de were hesibandin, li gorî pîvanên pêlên konvokî û hejmara kanalan?
Di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow de, hesabkirina hejmara taybetmendiyan di tora neuralî ya 3D ya hevgirtî (CNN) de tê de nihêrîna pîvanên xêzên hevgirtî û hejmara kanalan pêk tîne. CNNek 3D bi gelemperî ji bo karên ku daneyên volumetricî, wek wênekêşiya bijîjkî, li ku derê ve girêdayî ye, tê bikar anîn
Ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle ku bi karanîna TensorFlow ve tê xebitandin, gavên ku di meşandina torgilokek neuralî ya 3D de têkildar in çi ne?
Rêvekirina torgilokek neuralî ya 3D ya ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle bi karanîna TensorFlow çend gavan vedihewîne. Di vê bersivê de, em ê ravekirinek berfireh û berfireh a pêvajoyê pêşkêş bikin, ku aliyên sereke yên her gavê ronî bikin. Gav 1: Pêş-pêvajoya daneyan Pêngava yekem ew e ku meriv berê xwe bide pêvajoyê. Ev barkirina barkirinê pêk tîne
Parametreyên fonksiyona "process_data" çi ne û nirxên wan ên xwerû çi ne?
Fonksiyona "process_data" di çarçoveya pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de gavek girîng e di pêş-pêvajoya daneyan de ji bo perwerdekirina tora neuralî ya 3D ya ku TensorFlow bikar tîne ji bo fêrbûna kûr. Ev fonksiyon ji bo amadekirin û veguheztina daneya têketina xav di formatek maqûl de ku dikare were veguheztin berpirsiyar e
Armanca navînîkirina perçeyên di nav her perçeyê de çi bû?
Armanca navînîkirina perçeyên di nav her perçeyê de di çarçoweya pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de û mezinbûna daneyan derxistina taybetmendiyên watedar ji daneyên volumetrikî û kêmkirina tevliheviya hesabkerî ya modelê ye. Ev pêvajo di zêdekirina performansa û karîgerîya kar de rolek girîng dilîze
Em çawa dikarin kodê biguhezînin da ku wêneyên guhezbar bi rengek torê nîşan bidin?
Ji bo ku kodê biguhezînin da ku wêneyên guhezbar bi rengek torê nîşan bidin, em dikarin pirtûkxaneya matplotlib li Python bikar bînin. Matplotlib pirtûkxaneyek plansaziyê ya ku bi berfirehî tê bikar anîn e ku ji bo afirandina dîmenan fonksiyonên cihêreng peyda dike. Pêşîn, pêdivî ye ku em pirtûkxaneyên pêwîst derxînin. Ji bilî TensorFlow, em ê import bikin
Yekem gava ku meriv daneyan ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle bi karanîna tora neuralî ya 3D ya bi TensorFlow re bikar tîne çi ye?
Pêngava yekem a birêvebirina daneyan ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle bi karanîna tora neuralî ya 3D ya bi TensorFlow ve tê de xwendina pelên ku daneyan vedihewîne. Ev gav girîng e ji ber ku ew bingehê ji bo pêşdibistanên paşîn û peywirên perwerdehiya modelê saz dike. Ji bo xwendina pelan, divê em xwe bigihînin databasê
Metrîka nirxandinê di pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de çi ye?
Metrîka nirxandinê ya ku di pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de tê bikar anîn metrîka windabûna têketinê ye. Wendabûna têketinê, ku wekî windabûna cross-entropy jî tê zanîn, metrîka nirxandinê ya bi gelemperî di karên dabeşkirinê de tê bikar anîn. Ew performansa modelekê bi hesabkirina logarîtma îhtîmalên pêşbînîkirî ji bo her polê û berhevkirina wan li ser hemî dipîve.
Pêşbazî bi gelemperî li ser Kaggle çawa têne tomar kirin?
Pêşbaziyên li ser Kaggle bi gelemperî li ser bingeha metrîkên nirxandina taybetî yên ku ji bo her pêşbaziyê têne destnîşan kirin têne tomar kirin. Van metrîkan ji bo pîvandina performansa modelên beşdaran têne çêkirin û rêza wan li ser tabloya pêşbaziyê diyar dikin. Di mijara pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de, ku balê dikişîne ser karanîna neuralek konvokî ya 3D
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Torgiloka neural a konvolucional a 3D bi reqabeta kanserê pişikê ya Kaggle, Pêşkêş, Nirxandina îmtîhanê