เราสามารถควบคุม (โดยการเพิ่มและลบ) จำนวนเลเยอร์และจำนวนโหนดในแต่ละเลเยอร์ได้อย่างง่ายดาย (โดยการเพิ่มและลบ) โดยการเปลี่ยนอาร์เรย์ที่ให้มาเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ซ่อนอยู่ของ Deep Neural Network (DNN) หรือไม่
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) ความสามารถในการควบคุมจำนวนเลเยอร์และโหนดภายในแต่ละเลเยอร์ถือเป็นลักษณะพื้นฐานของการปรับแต่งสถาปัตยกรรมโมเดล เมื่อทำงานกับ DNN ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning อาร์เรย์ที่ให้มาเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ซ่อนอยู่จะมีบทบาทสำคัญ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
เราจะป้องกันการโกงโดยไม่ได้ตั้งใจในระหว่างการฝึกอบรมในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างไร
การป้องกันการโกงโดยไม่ได้ตั้งใจระหว่างการฝึกอบรมในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์และความถูกต้องของประสิทธิภาพของโมเดล การโกงโดยไม่ได้ตั้งใจสามารถเกิดขึ้นได้เมื่อโมเดลเรียนรู้ที่จะใช้ประโยชน์จากอคติหรือสิ่งประดิษฐ์ในข้อมูลการฝึกอบรมโดยไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เข้าใจผิด เพื่อแก้ไขปัญหานี้ สามารถใช้หลายกลยุทธ์เพื่อลดปัญหา
โค้ดที่ให้ไว้สำหรับชุดข้อมูล M Ness จะแก้ไขเพื่อใช้ข้อมูลของเราเองใน TensorFlow ได้อย่างไร
หากต้องการแก้ไขโค้ดที่ให้ไว้สำหรับชุดข้อมูล M Ness เพื่อใช้ข้อมูลของคุณเองใน TensorFlow คุณต้องทำตามขั้นตอนต่างๆ ขั้นตอนเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูลของคุณ การกำหนดสถาปัตยกรรมแบบจำลอง และการฝึกอบรมและทดสอบแบบจำลองกับข้อมูลของคุณ 1. การเตรียมข้อมูลของคุณ: – เริ่มต้นด้วยการรวบรวมชุดข้อมูลของคุณเอง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, TensorFlow, การฝึกอบรมและการทดสอบข้อมูล, ทบทวนข้อสอบ
ช่องทางใดบ้างที่เป็นไปได้ในการสำรวจเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow
การปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow อาจเป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องพิจารณาปัจจัยต่างๆ อย่างรอบคอบ ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจช่องทางที่เป็นไปได้เพื่อเพิ่มความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow โดยมุ่งเน้นไปที่ API ระดับสูงและเทคนิคสำหรับการสร้างและปรับปรุงโมเดล 1. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: หนึ่งในขั้นตอนพื้นฐาน
อะไรคือความแตกต่างระหว่างรุ่นพื้นฐาน รุ่นเล็ก และรุ่นที่ใหญ่กว่าในแง่ของสถาปัตยกรรมและประสิทธิภาพ
ความแตกต่างระหว่างโมเดลพื้นฐาน โมเดลขนาดเล็ก และโมเดลที่ใหญ่กว่าในแง่ของสถาปัตยกรรมและประสิทธิภาพสามารถเกิดจากการเปลี่ยนแปลงของจำนวนเลเยอร์ หน่วย และพารามิเตอร์ที่ใช้ในแต่ละโมเดล โดยทั่วไปแล้ว สถาปัตยกรรมของโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมหมายถึงการจัดองค์กรและการจัดเรียงเลเยอร์ ในขณะที่ประสิทธิภาพหมายถึงวิธีการ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ
มีขั้นตอนอะไรบ้างในการสร้างโมเดล Neural Structured Learning สำหรับการจำแนกเอกสาร
การสร้างแบบจำลอง Neural Structured Learning (NSL) สำหรับการจำแนกเอกสารเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ซึ่งแต่ละขั้นตอนมีความสำคัญในการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำ ในคำอธิบายนี้ เราจะเจาะลึกถึงขั้นตอนโดยละเอียดของการสร้างแบบจำลองดังกล่าว โดยให้ความเข้าใจอย่างครอบคลุมในแต่ละขั้นตอน ขั้นตอนที่ 1: การเตรียมข้อมูล ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมและ
เราจะปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลของเราได้อย่างไรโดยเปลี่ยนไปใช้ตัวแยกประเภท Deep Neural Network (DNN)
หากต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลโดยเปลี่ยนไปใช้ตัวแยกประเภทโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) ในด้านของกรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงตามแฟชั่น คุณสามารถดำเนินการตามขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน Deep Neural Network ประสบความสำเร็จอย่างมากในด้านต่างๆ รวมถึงงาน Computer Vision เช่น การจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ และการแบ่งส่วน โดย