TensorFlow ปรับพารามิเตอร์ของโมเดลให้เหมาะสมเพื่อลดความแตกต่างระหว่างการคาดการณ์และข้อมูลจริงได้อย่างไร
วันเสาร์ที่ 05 2023 สิงหาคม
by สถาบัน EITCA
TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพนซอร์สที่ทรงพลังซึ่งมีอัลกอริทึมการปรับให้เหมาะสมที่หลากหลายเพื่อลดความแตกต่างระหว่างการคาดการณ์และข้อมูลจริง กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ของโมเดลใน TensorFlow เกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน เช่น การกำหนดฟังก์ชันการสูญเสีย การเลือกเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ การเริ่มต้นตัวแปร และการดำเนินการอัปเดตซ้ำ ประการแรก
ไฮเปอร์พารามิเตอร์ใดบ้างที่เราสามารถทดลองด้วยเพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงขึ้นในโมเดลของเรา
วันพุธที่ 02 2023 สิงหาคม
by สถาบัน EITCA
เพื่อให้ได้ความแม่นยำที่สูงขึ้นในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเรา มีไฮเปอร์พารามิเตอร์หลายตัวที่เราสามารถทดลองได้ ไฮเปอร์พารามิเตอร์คือพารามิเตอร์ที่ปรับได้ซึ่งตั้งค่าไว้ก่อนกระบวนการเรียนรู้จะเริ่มต้นขึ้น พวกเขาควบคุมพฤติกรรมของอัลกอริทึมการเรียนรู้และมีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของโมเดล ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่สำคัญอย่างหนึ่งที่ต้องพิจารณาคือ