Ar neuroninio struktūrinio mokymosi struktūros įvestis gali būti naudojama neuroninio tinklo mokymui sureguliuoti?
Neuroninis struktūrinis mokymasis (NSL) yra „TensorFlow“ sistema, leidžianti treniruoti neuroninius tinklus, naudojant struktūrinius signalus, be standartinių funkcijų įvesties. Struktūriniai signalai gali būti pavaizduoti kaip grafikai, kur mazgai atitinka egzempliorius, o kraštai fiksuoja ryšius tarp jų. Šie grafikai gali būti naudojami įvairių tipų kodavimui
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, Struktūrinis mokymasis naudojant „TensorFlow“, Treniruotės naudojant natūralius grafikus
Kaip galime užkirsti kelią netyčiniam sukčiavimui gilaus mokymosi modelių mokymo metu?
Siekiant užtikrinti modelio veikimo vientisumą ir tikslumą, labai svarbu užkirsti kelią netyčiniam sukčiavimui gilaus mokymosi modelių mokymo metu. Netyčinis sukčiavimas gali įvykti, kai modelis netyčia išmoksta išnaudoti mokymo duomenų paklaidas arba artefaktus, todėl gaunami klaidinantys rezultatai. Norint išspręsti šią problemą, galima naudoti keletą strategijų, kaip sumažinti
Kokie yra įprasti būdai, kaip pagerinti CNN našumą treniruočių metu?
Konvoliucinio neuroninio tinklo (CNN) našumo gerinimas treniruočių metu yra labai svarbi užduotis dirbtinio intelekto srityje. CNN plačiai naudojami įvairioms kompiuterinio matymo užduotims, tokioms kaip vaizdo klasifikavimas, objektų aptikimas ir semantinis segmentavimas. Padidinus CNN našumą, galima pasiekti didesnį tikslumą, greitesnę konvergenciją ir patobulintą apibendrinimą.
Kaip galime pagerinti savo modelio našumą pereinant prie giliojo neuroninio tinklo (DNN) klasifikatoriaus?
Norint pagerinti modelio našumą perjungiant į giliojo neuroninio tinklo (DNN) klasifikatorių mašininio mokymosi naudojimo atvejo srityje, galima atlikti kelis pagrindinius veiksmus. Gilieji neuroniniai tinklai parodė didelę sėkmę įvairiose srityse, įskaitant kompiuterinio matymo užduotis, tokias kaip vaizdo klasifikavimas, objektų aptikimas ir segmentavimas. Autorius