Како ТенсорФлов оптимизује параметре модела да би минимизирао разлику између предвиђања и стварних података?
Субота, КСНУМКС август КСНУМКС
by ЕИТЦА Ацадеми
ТенсорФлов је моћан оквир за машинско учење отвореног кода који нуди низ алгоритама за оптимизацију како би се минимизирала разлика између предвиђања и стварних података. Процес оптимизације параметара модела у ТенсорФлов-у укључује неколико кључних корака, као што је дефинисање функције губитка, избор оптимизатора, иницијализација променљивих и извођење итеративних ажурирања. Прво,
Који су неки хиперпараметри са којима можемо да експериментишемо да бисмо постигли већу прецизност у нашем моделу?
Среда, КСНУМКС август КСНУМКС
by ЕИТЦА Ацадеми
Да бисмо постигли већу прецизност у нашем моделу машинског учења, постоји неколико хиперпараметара са којима можемо да експериментишемо. Хиперпараметри су подесиви параметри који се постављају пре почетка процеса учења. Они контролишу понашање алгоритма учења и имају значајан утицај на перформансе модела. Један важан хиперпараметар који треба узети у обзир је