Може ли се структурни унос у Неурално структурираном учењу користити за регулисање обуке неуронске мреже?
Неурално структурирано учење (НСЛ) је оквир у ТенсорФлов-у који омогућава обуку неуронских мрежа користећи структуриране сигнале поред стандардних улаза функција. Структурирани сигнали могу бити представљени као графови, где чворови одговарају инстанцама, а ивице хватају односе између њих. Ови графови се могу користити за кодирање различитих типова
Како можемо спречити ненамерно варање током обуке у моделима дубоког учења?
Спречавање ненамерног варања током обуке у моделима дубоког учења је кључно да би се обезбедио интегритет и тачност перформанси модела. До ненамерног варања може доћи када модел ненамерно научи да искористи предрасуде или артефакте у подацима о обуци, што доводи до погрешних резултата. Да би се решио овај проблем, може се применити неколико стратегија за ублажавање
Које су неке уобичајене технике за побољшање перформанси ЦНН-а током обуке?
Побољшање перформанси конволуционе неуронске мреже (ЦНН) током обуке је кључни задатак у области вештачке интелигенције. ЦНН се широко користе за различите задатке компјутерског вида, као што су класификација слика, детекција објеката и семантичка сегментација. Побољшање перформанси ЦНН-а може довести до боље тачности, брже конвергенције и побољшане генерализације.
Како можемо побољшати перформансе нашег модела преласком на класификатор дубоке неуронске мреже (ДНН)?
Да би се побољшале перформансе модела преласком на класификатор дубоке неуронске мреже (ДНН) у области случаја употребе машинског учења у моди, може се предузети неколико кључних корака. Дубоке неуронске мреже показале су велики успех у различитим доменима, укључујући задатке компјутерског вида као што су класификација слика, детекција објеката и сегментација. Од стране