การเพิ่มจำนวนเซลล์ประสาทในชั้นโครงข่ายประสาทเทียมเพิ่มความเสี่ยงของการท่องจำที่นำไปสู่การฟิตติ้งมากเกินไปหรือไม่?
การเพิ่มจำนวนเซลล์ประสาทในชั้นโครงข่ายประสาทเทียมอาจมีความเสี่ยงสูงต่อการท่องจำ และอาจนำไปสู่การมีหน่วยความจำมากเกินไป การติดตั้งมากเกินไปเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองเรียนรู้รายละเอียดและสัญญาณรบกวนในข้อมูลการฝึกถึงขนาดที่ส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองกับข้อมูลที่มองไม่เห็น นี่เป็นปัญหาทั่วไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 1
โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถนำมาเปรียบเทียบกับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัวได้หรือไม่?
โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถเปรียบเทียบได้กับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัว เพื่อให้เข้าใจการเปรียบเทียบนี้ เราจำเป็นต้องเจาะลึกแนวคิดพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม และผลกระทบของการมีพารามิเตอร์จำนวนมากในแบบจำลอง โครงข่ายประสาทเทียมเป็นคลาสของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก
จะรู้ได้อย่างไรว่าโมเดลนั้นถูกติดตั้งมากเกินไป?
หากต้องการทราบว่าโมเดลมีการติดตั้งมากเกินไปหรือไม่ เราต้องเข้าใจแนวคิดของการปรับเปลี่ยนมากเกินไปและผลกระทบของโมเดลในการเรียนรู้ของเครื่อง การติดตั้งมากเกินไปเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับข้อมูลการฝึก แต่ไม่สามารถสรุปเป็นข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ ปรากฏการณ์นี้เป็นอันตรายต่อความสามารถในการคาดการณ์ของโมเดล และอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดี
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
Overfitting เกิดขึ้นเมื่อใด?
การโอเวอร์ฟิตเกิดขึ้นในสาขาปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในขอบเขตของการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นรากฐานของสาขานี้ Overfitting เป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกฝนเป็นอย่างดีในชุดข้อมูลใดชุดหนึ่ง จนถึงขอบเขตที่ทำให้มันมีความเชี่ยวชาญมากเกินไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, โครงข่ายประสาท, ฐานรากของเครือข่ายประสาทเทียม
บทบาทของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกอบรมแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?
บทบาทของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมมีความสำคัญต่อการบรรลุประสิทธิภาพและความแม่นยำที่เหมาะสมที่สุด ในด้านการเรียนรู้เชิงลึก เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพมีบทบาทสำคัญในการปรับพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อลดการสูญเสียฟังก์ชันและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของโครงข่ายประสาทเทียม กระบวนการนี้มักถูกอ้างถึง
ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับโครงข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์จำนวนมากมีอะไรบ้าง และปัญหาเหล่านี้แก้ไขได้อย่างไร
ในด้านการเรียนรู้เชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์จำนวนมากสามารถก่อให้เกิดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้หลายประการ ปัญหาเหล่านี้อาจส่งผลต่อกระบวนการฝึกอบรมของเครือข่าย ความสามารถในการกำหนดลักษณะทั่วไป และข้อกำหนดด้านการคำนวณ อย่างไรก็ตาม มีเทคนิคและวิธีการมากมายที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ หนึ่งในปัญหาหลักเกี่ยวกับระบบประสาทขนาดใหญ่
จุดประสงค์ของกระบวนการออกกลางคันในเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ของโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?
จุดประสงค์ของกระบวนการเลิกกลางคันในเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ของโครงข่ายประสาทเทียมคือเพื่อป้องกันการใช้งานมากเกินไปและปรับปรุงลักษณะทั่วไป Overfitting เกิดขึ้นเมื่อตัวแบบเรียนรู้ข้อมูลการฝึกได้ดีเกินไป และล้มเหลวในการสรุปข้อมูลทั่วไปที่มองไม่เห็น การออกกลางคันเป็นเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานที่แก้ไขปัญหานี้โดยการสุ่มทิ้งเศษส่วน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเล่นเกมด้วย TensorFlow และ Open AI, รูปแบบการฝึกอบรม, ทบทวนข้อสอบ
ข้อควรพิจารณาเฉพาะ ML เมื่อพัฒนาแอปพลิเคชัน ML คืออะไร
เมื่อพัฒนาแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิง (ML) มีข้อควรพิจารณาเฉพาะ ML หลายประการที่ต้องนำมาพิจารณา ข้อควรพิจารณาเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิผล ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือของโมเดล ML ในคำตอบนี้ เราจะพูดถึงข้อควรพิจารณาที่สำคัญเฉพาะ ML ที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ควรคำนึงถึงเมื่อใด
ช่องทางใดบ้างที่เป็นไปได้ในการสำรวจเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow
การปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow อาจเป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องพิจารณาปัจจัยต่างๆ อย่างรอบคอบ ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจช่องทางที่เป็นไปได้เพื่อเพิ่มความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow โดยมุ่งเน้นไปที่ API ระดับสูงและเทคนิคสำหรับการสร้างและปรับปรุงโมเดล 1. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: หนึ่งในขั้นตอนพื้นฐาน
การหยุดก่อนกำหนดคืออะไรและช่วยแก้ปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องมากเกินไปได้อย่างไร
การหยุดก่อนกำหนดเป็นเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานที่ใช้กันทั่วไปในแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อจัดการกับปัญหาของการโอเวอร์ฟิตติ้ง การโอเวอร์ฟิตติ้งเกิดขึ้นเมื่อโมเดลเรียนรู้ที่จะปรับให้เข้ากับข้อมูลการฝึกได้ดีเกินไป ส่งผลให้เกิดการวางข้อมูลทั่วไปที่ไม่ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็น การหยุดก่อนกำหนดช่วยป้องกันการโอเวอร์ฟิตโดยการตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลในระหว่าง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ใน Google Colaboratory, ใช้ TensorFlow เพื่อแก้ปัญหาการถดถอย, ทบทวนข้อสอบ
- 1
- 2