ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் உள்ள சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் கணிப்பின் துல்லியம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான உறவு ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும், இது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை கணிசமாக பாதிக்கிறது. ஒரு சகாப்தம் என்பது முழு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பிலும் ஒரு முழுமையான பாஸ் என்பதைக் குறிக்கிறது. மாதிரிப் பயிற்சியை மேம்படுத்துவதற்கும் விரும்பிய செயல்திறனை அடைவதற்கும் சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை கணிப்புத் துல்லியத்தை எவ்வாறு பாதிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்.
இயந்திரக் கற்றலில், சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை என்பது ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ஆகும், இது மாதிரி டெவலப்பர் பயிற்சியின் போது டியூன் செய்ய வேண்டும். கணிப்புத் துல்லியத்தின் மீது சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கையின் தாக்கம் மிகைப்படுத்தல் மற்றும் பொருத்தமற்ற நிகழ்வுகளுடன் நெருக்கமாக தொடர்புடையது. ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவை நன்றாகக் கற்றுக் கொள்ளும் போது, அடிப்படை வடிவங்களுடன் இரைச்சலைப் பிடிக்கும் போது அதிகப்படியான பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. இது காணப்படாத தரவுகளுக்கு மோசமான பொதுமைப்படுத்தலுக்கு வழிவகுக்கிறது, இதன் விளைவாக கணிப்பு துல்லியம் குறைகிறது. மறுபுறம், தரவில் உள்ள அடிப்படை வடிவங்களைப் பிடிக்க மாதிரி மிகவும் எளிமையானதாக இருக்கும்போது, அண்டர்ஃபிட்டிங் நிகழ்கிறது, இது அதிக சார்பு மற்றும் குறைந்த கணிப்பு துல்லியத்திற்கு வழிவகுக்கிறது.
சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை மிகை மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் போது, சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது, ஒரு குறிப்பிட்ட புள்ளி வரை மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவும். ஆரம்பத்தில், சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும்போது, மாதிரியானது பயிற்சித் தரவிலிருந்து மேலும் கற்றுக்கொள்கிறது, மேலும் பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தரவுத்தொகுப்புகள் இரண்டிலும் கணிப்பு துல்லியம் மேம்படும். ஏனென்றால், மாடல் அதன் எடைகள் மற்றும் சார்புகளை சரிசெய்வதற்கு அதிக வாய்ப்புகளைப் பெறுகிறது, இது இழப்பு செயல்பாட்டைக் குறைக்கிறது.
இருப்பினும், சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கையை நிர்ணயிக்கும் போது சரியான சமநிலையைக் கண்டறிவது அவசியம். சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை மிகக் குறைவாக இருந்தால், மாதிரியானது தரவைக் குறைக்கலாம், இது மோசமான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும். மறுபுறம், சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை மிக அதிகமாக இருந்தால், மாதிரியானது பயிற்சித் தரவை மனப்பாடம் செய்யலாம், இதன் விளைவாக அதிகப்படியான பொருத்தம் மற்றும் புதிய தரவுகளுக்கு பொதுமைப்படுத்தல் குறைகிறது. எனவே, பயிற்சியின் போது தனியான சரிபார்ப்பு தரவுத்தொகுப்பில் மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிப்பது மிகவும் முக்கியமானது, இது மிகைப்படுத்தாமல் கணிப்புத் துல்லியத்தை அதிகரிக்கும் யுகங்களின் உகந்த எண்ணிக்கையைக் கண்டறியும்.
சகாப்தங்களின் உகந்த எண்ணிக்கையைக் கண்டறிவதற்கான ஒரு பொதுவான அணுகுமுறை, முன்கூட்டியே நிறுத்துதல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதாகும். ஆரம்பகால நிறுத்தம் என்பது சரிபார்ப்பு தரவுத்தொகுப்பில் மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிப்பதும், சரிபார்ப்பு இழப்பு அதிகரிக்கத் தொடங்கும் போது பயிற்சி செயல்முறையை நிறுத்துவதும் அடங்கும், இது மாதிரியானது மிகைப்படுத்தத் தொடங்குவதைக் குறிக்கிறது. முன்கூட்டியே நிறுத்துவதைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் மாதிரியை பல சகாப்தங்களுக்கு பயிற்சி செய்வதைத் தடுக்கலாம் மற்றும் அதன் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மேம்படுத்தலாம்.
இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் உள்ள சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் கணிப்பின் துல்லியம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான உறவு, மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் முக்கியமான காரணியாகும். புதிய தரவுகளுக்கு மாதிரியானது நன்கு பொதுமைப்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்யும் அதே வேளையில், உயர் கணிப்புத் துல்லியத்தை அடைய சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கையில் சரியான சமநிலையைக் கண்டறிவது அவசியம்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
- TOCO என்றால் என்ன?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
- இயற்கையான வரைபடம் இல்லாத தரவுகளுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க
மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள்:
- களம்: செயற்கை நுண்ணறிவு
- திட்டம்: EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள் (சான்றிதழ் திட்டத்திற்குச் செல்லவும்)
- பாடம்: அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள் (தொடர்புடைய பாடத்திற்குச் செல்லவும்)
- தலைப்பு: மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1 (தொடர்புடைய தலைப்புக்குச் செல்லவும்)