கணிப்புகள் மற்றும் உண்மையான தரவுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க, மாதிரியின் அளவுருக்களை TensorFlow எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது கணிப்புகள் மற்றும் உண்மையான தரவுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க பல்வேறு தேர்வுமுறை அல்காரிதங்களை வழங்குகிறது. டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் அளவுருக்களை மேம்படுத்தும் செயல்முறையானது, இழப்புச் செயல்பாட்டை வரையறுத்தல், ஒரு உகப்பாக்கியைத் தேர்ந்தெடுப்பது, மாறிகளை துவக்குதல் மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் மேம்படுத்துதல் போன்ற பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது. முதலில்,
எங்கள் மாதிரியில் அதிக துல்லியத்தை அடைய நாம் பரிசோதனை செய்யக்கூடிய சில ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் யாவை?
எங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் அதிக துல்லியத்தை அடைய, பல ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் உள்ளன. உயர் அளவுருக்கள் என்பது கற்றல் செயல்முறை தொடங்கும் முன் அமைக்கப்படும் அனுசரிப்பு அளவுருக்கள் ஆகும். அவை கற்றல் வழிமுறையின் நடத்தையைக் கட்டுப்படுத்துகின்றன மற்றும் மாதிரியின் செயல்திறனில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகின்றன. கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய ஒரு முக்கியமான ஹைப்பர் பாராமீட்டர்