Ar partijos dydis, epocha ir duomenų rinkinio dydis yra visi hiperparametrai?
Ketvirtadienis, 07 Kovo 2024
by Chosė da Kruzas
Partijos dydis, epocha ir duomenų rinkinio dydis iš tiesų yra esminiai mašininio mokymosi aspektai ir paprastai vadinami hiperparametrais. Norėdami suprasti šią sąvoką, įsigilinkime į kiekvieną terminą atskirai. Partijos dydis: partijos dydis yra hiperparametras, kuris apibrėžia apdorotų mėginių skaičių prieš atnaujinant modelio svorį treniruotės metu. Tai groja
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, 7 mašininio mokymosi žingsniai
Tagged pagal:
Dirbtinis intelektas, Partijos dydis, Duomenų rinkinio dydis, Epocha, Hiperparametrai, Mašininis mokymasis
Ar teisinga, kad jei duomenų rinkinys yra didelis, reikia mažiau vertinti, o tai reiškia, kad vertinimui naudojamo duomenų rinkinio dalis gali būti sumažinta padidinus duomenų rinkinio dydį?
Šeštadienis, 11 Lapkritis 2023
by Hema Gunasekaran
Mašininio mokymosi srityje duomenų rinkinio dydis vaidina lemiamą vaidmenį vertinimo procese. Ryšys tarp duomenų rinkinio dydžio ir vertinimo reikalavimų yra sudėtingas ir priklauso nuo įvairių veiksnių. Tačiau paprastai tiesa, kad didėjant duomenų rinkinio dydžiui, vertinimui naudojama duomenų rinkinio dalis gali būti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Gilūs neuroniniai tinklai ir įverčiai
Tagged pagal:
Dirbtinis intelektas, Duomenų rinkinio dydis, Vertinimas, Apibendrinimas, Mašininis mokymasis, Perteklinis