Ar didėjant neuronų skaičiui dirbtinio neuroninio tinklo sluoksnyje, padidėja įsiminimo rizika, dėl kurios atsiranda perteklius?
Neuronų skaičiaus padidėjimas dirbtinio neuroninio tinklo sluoksnyje iš tiesų gali kelti didesnę įsiminimo riziką, o tai gali lemti perteklinį pritaikymą. Perteklinis pritaikymas įvyksta, kai modelis išmoksta mokymo duomenų detales ir triukšmą tiek, kad tai neigiamai veikia modelio veikimą nematomuose duomenims. Tai dažna problema
Ar įprastas neuroninis tinklas gali būti lyginamas su beveik 30 milijardų kintamųjų funkcija?
Įprastą neuroninį tinklą iš tiesų galima palyginti su beveik 30 milijardų kintamųjų funkcija. Norėdami suprasti šį palyginimą, turime įsigilinti į pagrindines neuroninių tinklų sąvokas ir daugybės parametrų modelio pasekmes. Neuroniniai tinklai yra mašininio mokymosi modelių klasė, įkvėpta
Kaip atpažinti, kad modelis permontuotas?
Norint atpažinti, ar modelis yra per daug pritaikytas, reikia suprasti per didelio pritaikymo sąvoką ir jos pasekmes mašininiam mokymuisi. Per didelis pritaikymas įvyksta, kai modelis ypač gerai veikia pagal mokymo duomenis, bet nesugeba apibendrinti iki naujų, nematytų duomenų. Šis reiškinys kenkia modelio nuspėjamumui ir gali lemti prastą veikimą
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Gilūs neuroniniai tinklai ir įverčiai
Kada atsiranda perkrovimas?
Perteklinis pritaikymas vyksta dirbtinio intelekto srityje, ypač pažangaus gilaus mokymosi srityje, tiksliau neuroniniuose tinkluose, kurie yra šios srities pagrindas. Pernelyg pritaikymas yra reiškinys, atsirandantis, kai mašininio mokymosi modelis yra per gerai apmokytas tam tikram duomenų rinkiniui tiek, kad jis tampa pernelyg specializuotas.
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/ADL pažangus giluminis mokymasis, Neuronų tinklai, Neuroninių tinklų pamatai
Koks yra optimizatoriaus vaidmuo mokant neuroninio tinklo modelį?
Optimizatoriaus vaidmuo mokant neuroninio tinklo modelį yra labai svarbus siekiant optimalaus našumo ir tikslumo. Gilaus mokymosi srityje optimizatorius atlieka svarbų vaidmenį koreguodamas modelio parametrus, kad sumažintų nuostolių funkciją ir pagerintų bendrą neuroninio tinklo veikimą. Šis procesas paprastai vadinamas
Kokios galimos problemos gali kilti naudojant neuroninius tinklus, turinčius daug parametrų, ir kaip šias problemas išspręsti?
Gilaus mokymosi srityje neuroniniai tinklai su daugybe parametrų gali sukelti keletą galimų problemų. Šios problemos gali turėti įtakos tinklo mokymo procesui, apibendrinimo galimybėms ir skaičiavimo reikalavimams. Tačiau yra įvairių metodų ir metodų, kurie gali būti naudojami sprendžiant šias problemas. Viena iš pagrindinių problemų, susijusių su dideliais nervais
Koks yra atmetimo proceso tikslas visiškai sujungtuose neuroninio tinklo sluoksniuose?
Nutraukimo proceso tikslas visiškai sujungtuose neuroninio tinklo sluoksniuose yra užkirsti kelią pertekliui ir pagerinti apibendrinimą. Per didelis pritaikymas įvyksta, kai modelis per gerai išmoksta mokymo duomenis ir nesugeba apibendrinti iki nematomų duomenų. Dropout yra sureguliavimo metodas, kuriuo ši problema išspręsta atsitiktinai atmetant dalį
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/DLTF gilus mokymasis naudojant „TensorFlow“, Neuroninio tinklo mokymas žaisti žaidimą naudojant „TensorFlow“ ir „Open AI“, Treniruočių modelis, Egzamino peržiūra
Kokie yra specifiniai ML aspektai kuriant ML programą?
Kuriant mašininio mokymosi (ML) programą, reikia atsižvelgti į keletą su ML būdingų aspektų. Šie svarstymai yra labai svarbūs siekiant užtikrinti ML modelio efektyvumą, efektyvumą ir patikimumą. Šiame atsakyme aptarsime kai kuriuos pagrindinius su ML susijusius aspektus, kuriuos kūrėjai turėtų atsiminti
Kokius būdus galima ištirti, kaip pagerinti modelio tikslumą „TensorFlow“?
„TensorFlow“ modelio tikslumo gerinimas gali būti sudėtinga užduotis, dėl kurios reikia atidžiai apsvarstyti įvairius veiksnius. Šiame atsakyme išnagrinėsime keletą galimų būdų, kaip padidinti modelio tikslumą TensorFlow, daugiausia dėmesio skirdami aukšto lygio API ir modelių kūrimo bei tobulinimo technikoms. 1. Išankstinis duomenų apdorojimas: vienas iš pagrindinių žingsnių
Kas yra ankstyvas stabdymas ir kaip tai padeda spręsti mašininio mokymosi perteklinio pritaikymo problemą?
Ankstyvas stabdymas yra įteisinimo metodas, dažniausiai naudojamas mašininiame mokyme, ypač gilaus mokymosi srityje, siekiant išspręsti per didelio pritaikymo problemą. Per didelis pritaikymas įvyksta, kai modelis išmoksta per gerai pritaikyti mokymo duomenis, todėl blogai apibendrinami nematomi duomenys. Ankstyvas stabdymas padeda išvengti permontavimo, nes stebi modelio veikimą
- 1
- 2