మెషిన్ లెర్నింగ్లో లెర్నింగ్ రేటు ఎంత?
మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో లెర్నింగ్ రేట్ అనేది కీలకమైన మోడల్ ట్యూనింగ్ పారామీటర్. ఇది మునుపటి శిక్షణ దశ నుండి పొందిన సమాచారం ఆధారంగా, ప్రతి శిక్షణ దశ పునరావృతం వద్ద దశల పరిమాణాన్ని నిర్ణయిస్తుంది. అభ్యాస రేటును సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా, శిక్షణ డేటా నుండి మోడల్ నేర్చుకునే రేటును మేము నియంత్రించవచ్చు మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
సరైన అభ్యాస రేటును ఎంచుకోవడం ఎందుకు ముఖ్యం?
డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలో తగిన అభ్యాస రేటును ఎంచుకోవడం చాలా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ఇది శిక్షణ ప్రక్రియ మరియు నాడీ నెట్వర్క్ మోడల్ యొక్క మొత్తం పనితీరును నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది. శిక్షణ దశలో మోడల్ దాని పారామితులను అప్డేట్ చేసే దశ పరిమాణాన్ని అభ్యాస రేటు నిర్ణయిస్తుంది. బాగా ఎంపిక చేసుకున్న అభ్యాస రేటు దారి తీస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, నాడీ నెట్వర్క్, శిక్షణ నమూనా, పరీక్ష సమీక్ష
కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి CNNకి శిక్షణ ఇచ్చే సందర్భంలో లెర్నింగ్ రేట్ యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)కి శిక్షణ ఇవ్వడంలో అభ్యాస రేటు కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. TensorFlowతో లోతైన అభ్యాసం సందర్భంలో, ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియలో మోడల్ దాని పారామితులను సర్దుబాటు చేసే దశల పరిమాణాన్ని అభ్యాస రేటు నిర్ణయిస్తుంది. ఇది హైపర్పారామీటర్, దీనిని జాగ్రత్తగా ఎంచుకోవాలి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్ను నిర్మించడం, పరీక్ష సమీక్ష
మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రక్రియలో లెర్నింగ్ రేట్ మరియు యుగాల సంఖ్య యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రక్రియలో లెర్నింగ్ రేట్ మరియు యుగాల సంఖ్య రెండు కీలకమైన పారామితులు, ప్రత్యేకించి TensorFlow.jsని ఉపయోగించి వర్గీకరణ పనుల కోసం న్యూరల్ నెట్వర్క్ను రూపొందించేటప్పుడు. ఈ పారామితులు మోడల్ యొక్క పనితీరు మరియు కలయికను గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తాయి మరియు సరైన ఫలితాలను సాధించడానికి వాటి ప్రాముఖ్యతను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం. అభ్యాస రేటు, α (ఆల్ఫా)చే సూచించబడుతుంది,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, వర్గీకరణను నిర్వహించడానికి నాడీ నెట్వర్క్ను నిర్మించడం, పరీక్ష సమీక్ష
మా మోడల్లో అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి మనం ప్రయోగాలు చేయగల కొన్ని హైపర్పారామీటర్లు ఏమిటి?
మా మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లో అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి, మనం ప్రయోగాలు చేయగల అనేక హైపర్పారామీటర్లు ఉన్నాయి. హైపర్పారామీటర్లు అనేది అభ్యాస ప్రక్రియ ప్రారంభమయ్యే ముందు సెట్ చేయబడిన సర్దుబాటు చేయగల పారామితులు. వారు అభ్యాస అల్గోరిథం యొక్క ప్రవర్తనను నియంత్రిస్తారు మరియు మోడల్ పనితీరుపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతారు. పరిగణించవలసిన ఒక ముఖ్యమైన హైపర్పారామీటర్