இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
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. சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை கணிப்புத் துல்லியத்தை எவ்வாறு பாதிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1
ஆழ்ந்த கற்றலில் சகாப்தங்களைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
ஆழ்ந்த கற்றலில் சகாப்தங்களைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம், மாதிரிக்கு பயிற்சி தரவை மீண்டும் வழங்குவதன் மூலம் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதாகும். ஒரு சகாப்தம் முழு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பின் மூலம் ஒரு முழுமையான பாஸ் என வரையறுக்கப்படுகிறது. ஒவ்வொரு சகாப்தத்தின் போதும், வெளியீட்டை கணிப்பதில் செய்யும் பிழையின் அடிப்படையில் மாதிரி அதன் உள் அளவுருக்களை மேம்படுத்துகிறது.
கட்டிடக்கலை மற்றும் செயல்திறன் அடிப்படையில் அடிப்படை, சிறிய மற்றும் பெரிய மாதிரிகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?
கட்டிடக்கலை மற்றும் செயல்திறன் அடிப்படையில் அடிப்படை, சிறிய மற்றும் பெரிய மாதிரிகள் இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் ஒவ்வொரு மாதிரியிலும் பயன்படுத்தப்படும் அடுக்குகள், அலகுகள் மற்றும் அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையில் உள்ள மாறுபாடுகளுக்கு காரணமாக இருக்கலாம். பொதுவாக, ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் கட்டமைப்பு அதன் அடுக்குகளின் அமைப்பு மற்றும் ஏற்பாட்டைக் குறிக்கிறது, அதே நேரத்தில் செயல்திறன் எவ்வாறு குறிக்கிறது
மாடல் செயல்திறனின் அடிப்படையில் அண்டர்ஃபிட்டிங் எப்படி ஓவர் ஃபிட்டிங்கிலிருந்து வேறுபடுகிறது?
அண்டர்ஃபிட்டிங் மற்றும் ஓவர் ஃபிட்டிங் ஆகியவை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் இரண்டு பொதுவான பிரச்சனைகளாகும், அவை அவற்றின் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கலாம். மாதிரி செயல்திறனைப் பொறுத்தவரை, தரவில் உள்ள அடிப்படை வடிவங்களைப் பிடிக்க ஒரு மாதிரி மிகவும் எளிமையானதாக இருக்கும்போது, குறைவான முன்கணிப்பு துல்லியம் ஏற்படுகிறது. மறுபுறம், ஒரு மாதிரி மிகவும் சிக்கலானதாக இருக்கும்போது அதிகப்படியான பொருத்தம் நிகழ்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 2, தேர்வு ஆய்வு
பொருத்தமற்றது மற்றும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் அது ஏன் நிகழ்கிறது என்பதை விளக்குங்கள்.
அண்டர்ஃபிட்டிங் என்பது, தரவுகளில் இருக்கும் அடிப்படை வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைப் பிடிக்கத் தவறினால், இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளில் ஏற்படும் ஒரு நிகழ்வு. இது உயர் சார்பு மற்றும் குறைந்த மாறுபாடு ஆகியவற்றால் வகைப்படுத்தப்படுகிறது, இதன் விளைவாக தரவின் சிக்கலைத் துல்லியமாகக் குறிப்பிடுவது மிகவும் எளிமையான மாதிரியாக இருக்கும். இந்த விளக்கத்தில், நாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1, தேர்வு ஆய்வு
புதிய, பார்க்காத தரவுகளில் மாதிரியின் செயல்திறனில் காணப்பட்ட விலகல்கள் என்ன?
புதிய, காணப்படாத தரவுகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறன் பயிற்சி தரவில் அதன் செயல்திறனில் இருந்து விலகலாம். இந்த விலகல்கள், பொதுமைப்படுத்தல் பிழைகள் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன, அவை மாதிரி மற்றும் தரவுகளில் உள்ள பல காரணிகளால் எழுகின்றன. ஆட்டோஎம்எல் விஷனின் சூழலில், பட வகைப்பாடு பணிகளுக்காக கூகுள் கிளவுட் வழங்கிய சக்திவாய்ந்த கருவி,