ข้อมูลโครงสร้างใน Neural Structured Learning สามารถใช้เพื่อทำให้การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมเป็นปกติได้หรือไม่
การเรียนรู้เชิงโครงสร้างประสาท (NSL) เป็นเฟรมเวิร์กใน TensorFlow ที่ช่วยให้สามารถฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้สัญญาณที่มีโครงสร้าง นอกเหนือจากอินพุตฟีเจอร์มาตรฐาน สัญญาณที่มีโครงสร้างสามารถแสดงเป็นกราฟ โดยที่โหนดสอดคล้องกับอินสแตนซ์และเอดจ์จับความสัมพันธ์ระหว่างสัญญาณเหล่านั้น กราฟเหล่านี้สามารถใช้เพื่อเข้ารหัสประเภทต่างๆ
เราจะป้องกันการโกงโดยไม่ได้ตั้งใจในระหว่างการฝึกอบรมในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างไร
การป้องกันการโกงโดยไม่ได้ตั้งใจระหว่างการฝึกอบรมในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์และความถูกต้องของประสิทธิภาพของโมเดล การโกงโดยไม่ได้ตั้งใจสามารถเกิดขึ้นได้เมื่อโมเดลเรียนรู้ที่จะใช้ประโยชน์จากอคติหรือสิ่งประดิษฐ์ในข้อมูลการฝึกอบรมโดยไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เข้าใจผิด เพื่อแก้ไขปัญหานี้ สามารถใช้หลายกลยุทธ์เพื่อลดปัญหา
เทคนิคทั่วไปในการปรับปรุงประสิทธิภาพของ CNN ในระหว่างการฝึกอบรมมีอะไรบ้าง
การปรับปรุงประสิทธิภาพของ Convolutional Neural Network (CNN) ในระหว่างการฝึกอบรมถือเป็นงานสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ CNN ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ต่างๆ เช่น การจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ และการแบ่งส่วนความหมาย การเพิ่มประสิทธิภาพของ CNN สามารถนำไปสู่ความแม่นยำที่ดีขึ้น การบรรจบกันที่เร็วขึ้น และลักษณะทั่วไปที่ดีขึ้น
เราจะปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลของเราได้อย่างไรโดยเปลี่ยนไปใช้ตัวแยกประเภท Deep Neural Network (DNN)
หากต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลโดยเปลี่ยนไปใช้ตัวแยกประเภทโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) ในด้านของกรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงตามแฟชั่น คุณสามารถดำเนินการตามขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน Deep Neural Network ประสบความสำเร็จอย่างมากในด้านต่างๆ รวมถึงงาน Computer Vision เช่น การจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ และการแบ่งส่วน โดย