கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) பயிற்சியில் ஆப்டிமைசர் மற்றும் இழப்பு செயல்பாட்டின் நோக்கம் என்ன?
துல்லியமான மற்றும் திறமையான மாதிரி செயல்திறனை அடைவதற்கு ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) பயிற்சியில் ஆப்டிமைசர் மற்றும் இழப்பு செயல்பாட்டின் நோக்கம் முக்கியமானது. ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், சிஎன்என்கள் பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் பிற கணினி பார்வைப் பணிகளுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவியாக உருவெடுத்துள்ளன. உகப்பாக்கி மற்றும் இழப்பு செயல்பாடு தனித்துவமான பாத்திரங்களை வகிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க் (சி.என்.என்), பயிற்சி கான்நெட், தேர்வு ஆய்வு
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை இயக்கும்போது டென்சர்ஃப்ளோவில் ஆப்டிமைசரின் பங்கு என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் ஆப்டிமைசர் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. கணிக்கப்பட்ட வெளியீடு மற்றும் நெட்வொர்க்கின் உண்மையான வெளியீடு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாட்டைக் குறைக்க, நெட்வொர்க்கின் அளவுருக்களை சரிசெய்வதற்கு இது பொறுப்பாகும். வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், ஆப்டிமைசர் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, பிணையத்தை இயக்குகிறது, தேர்வு ஆய்வு
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் உகப்பாக்கியின் பங்கு என்ன?
துல்லியமான மற்றும் திறமையான மாதிரி செயல்திறனை அடைவதற்கு நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் உகப்பாக்கியின் பங்கு முக்கியமானது. இச்சூழலில், ஒரு இழப்பு செயல்பாடு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் கணிக்கப்பட்ட வெளியீட்டிற்கும் எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீட்டிற்கும் இடையே உள்ள வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது. இது தேர்வுமுறை அல்காரிதத்திற்கான வழிகாட்டியாக செயல்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, கோலாபில் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow உடன் உரை வகைப்படுத்தலின் வழங்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டில் என்ன மேம்படுத்தி மற்றும் இழப்பு செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
TensorFlow உடன் உரை வகைப்படுத்தலின் வழங்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டில், ஆப்டிமைசர் ஆடம் ஆப்டிமைசர் ஆகும், மேலும் பயன்படுத்தப்படும் இழப்பு செயல்பாடு ஸ்பார்ஸ் கேடகோரிகல் கிராசென்ட்ரோபி ஆகும். Adam optimizer என்பது இரண்டு பிரபலமான உகப்பாக்கிகளான AdaGrad மற்றும் RMSProp ஆகியவற்றின் நன்மைகளை ஒருங்கிணைக்கும் ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டிசென்ட் (SGD) அல்காரிதத்தின் விரிவாக்கமாகும். இது மாறும் வகையில் சரிசெய்கிறது
TensorFlow.js இல் லாஸ் ஃபங்ஷன் மற்றும் ஆப்டிமைசரின் நோக்கம் என்ன?
TensorFlow.js இல் உள்ள இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் உகப்பாக்கியின் நோக்கம், கணித்த வெளியீடு மற்றும் உண்மையான வெளியீடு ஆகியவற்றுக்கு இடையே உள்ள பிழை அல்லது வேறுபாட்டை அளவிடுவதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்துவதாகும், பின்னர் இந்த பிழையை குறைக்க மாதிரியின் அளவுருக்களை சரிசெய்வதாகும். இழப்பு செயல்பாடு, புறநிலை செயல்பாடு அல்லது செலவு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, உங்கள் உலாவியில் TensorFlow.js, தேர்வு ஆய்வு