இயந்திர கற்றலில் கற்றல் விகிதம் என்ன?
இயந்திர கற்றலின் சூழலில் கற்றல் விகிதம் ஒரு முக்கியமான மாதிரி சரிப்படுத்தும் அளவுருவாகும். முந்தைய பயிற்சிப் படியிலிருந்து பெறப்பட்ட தகவலின் அடிப்படையில், ஒவ்வொரு பயிற்சிப் படியிலும் படி அளவை இது தீர்மானிக்கிறது. கற்றல் விகிதத்தை சரிசெய்வதன் மூலம், பயிற்சி தரவு மற்றும் மாதிரியிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளும் விகிதத்தை நாம் கட்டுப்படுத்தலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி மாதிரிகள் பெரிய தரவு
சரியான கற்றல் விகிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது ஏன் முக்கியம்?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் பொருத்தமான கற்றல் வீதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது மிகவும் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது பயிற்சி செயல்முறை மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. பயிற்சி கட்டத்தின் போது மாதிரி அதன் அளவுருக்களை புதுப்பிக்கும் படி அளவை கற்றல் வீதம் தீர்மானிக்கிறது. நன்கு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கற்றல் விகிதம் வழிவகுக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், நரம்பியல் நெட்வொர்க், பயிற்சி மாதிரி, தேர்வு ஆய்வு
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண CNNக்கு பயிற்சி அளிக்கும் சூழலில் கற்றல் விகிதத்தின் முக்கியத்துவம் என்ன?
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) பயிற்சியில் கற்றல் விகிதம் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றலின் சூழலில், தேர்வுமுறை செயல்பாட்டின் போது மாதிரி அதன் அளவுருக்களை சரிசெய்யும் படி அளவை கற்றல் வீதம் தீர்மானிக்கிறது. இது ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர், இது கவனமாக தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கை உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றல் செயல்பாட்டில் கற்றல் விகிதம் மற்றும் சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கையின் முக்கியத்துவம் என்ன?
கற்றல் வீதம் மற்றும் சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை ஆகியவை இயந்திர கற்றல் செயல்பாட்டில் இரண்டு முக்கியமான அளவுருக்கள் ஆகும், குறிப்பாக TensorFlow.js ஐப் பயன்படுத்தி வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்கான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை உருவாக்கும்போது. இந்த அளவுருக்கள் மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகின்றன, மேலும் உகந்த முடிவுகளை அடைவதற்கு அவற்றின் முக்கியத்துவத்தைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். கற்றல் விகிதம், α (ஆல்ஃபா) ஆல் குறிக்கப்படுகிறது,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, வகைப்பாடு செய்ய ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
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