Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow สร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมแบบเสริมตามข้อมูลกราฟธรรมชาติหรือไม่
วันเสาร์ที่ 13 เมษายน 2024
by อังคารบ
Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning (NSL) ของ TensorFlow มีบทบาทสำคัญในการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมแบบเสริมตามข้อมูลกราฟธรรมชาติ NSL เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่รวมข้อมูลที่มีโครงสร้างกราฟเข้ากับกระบวนการฝึกอบรม เพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้ประโยชน์จากทั้งข้อมูลคุณสมบัติและข้อมูลกราฟ โดยการใช้
เหตุใดการสร้างสมดุลระหว่างชุดข้อมูลการฝึกอบรมในการเรียนรู้เชิงลึกจึงมีความสำคัญ
วันอาทิตย์ที่ 13 สิงหาคม 2023
by สถาบัน EITCA
การสร้างสมดุลให้กับชุดข้อมูลการฝึกอบรมมีความสำคัญสูงสุดในการเรียนรู้เชิงลึกด้วยเหตุผลหลายประการ ทำให้แน่ใจว่าโมเดลได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับตัวแทนและชุดตัวอย่างที่หลากหลาย ซึ่งจะนำไปสู่การสรุปทั่วไปที่ดีขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพกับข้อมูลที่มองไม่เห็น ในฟิลด์นี้ คุณภาพและปริมาณของข้อมูลการฝึกอบรมมีบทบาทสำคัญใน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPTFK Deep Learning ด้วย Python, TensorFlow และ Keras, ข้อมูล, กำลังโหลดข้อมูลของคุณเอง, ทบทวนข้อสอบ
Tagged under:
ปัญญาประดิษฐ์, อคติ, ความสมดุลของข้อมูล, การเรียนรู้ลึก ๆ, ลักษณะทั่วไป, ชุดข้อมูลการฝึกอบรม