CNNக்கான பயிற்சித் தரவை எவ்வாறு தயாரிப்பது? சம்பந்தப்பட்ட படிகளை விளக்குங்கள்.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கிற்கான (CNN) பயிற்சித் தரவைத் தயாரிப்பது, உகந்த மாதிரி செயல்திறன் மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகளை உறுதிப்படுத்த பல முக்கியமான படிகளை உள்ளடக்கியது. பயிற்சித் தரவின் தரம் மற்றும் அளவு ஆகியவை CNN-ன் முறைகளை திறம்பட கற்றுக்கொள்வதற்கும் பொதுமைப்படுத்துவதற்கும் பெரிதும் செல்வாக்கு செலுத்துவதால் இந்த செயல்முறை முக்கியமானது. இந்த பதிலில், சம்பந்தப்பட்ட படிகளை ஆராய்வோம்
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் தரவை இயல்பாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் தரவை இயல்பாக்குவது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் ஆகியவற்றுடன் ஆழ்ந்த கற்றலில் இன்றியமையாத முன்செயலாக்கப் படியாகும். தரவை இயல்பாக்குவதன் நோக்கம், உள்ளீட்டு அம்சங்கள் ஒரே அளவில் இருப்பதை உறுதி செய்வதாகும், இது நரம்பு மண்டலத்தின் செயல்திறன் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பை கணிசமாக மேம்படுத்தும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் ஆழமான கற்றல், தேர்வு ஆய்வு
பின்னடைவு சிக்கல்களில் தரவு இயல்பாக்கம் ஏன் முக்கியமானது மற்றும் அது மாதிரி செயல்திறனை எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது?
தரவு இயல்பாக்கம் என்பது பின்னடைவு சிக்கல்களில் ஒரு முக்கியமான படியாகும், ஏனெனில் இது மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கு வகிக்கிறது. இந்த சூழலில், உள்ளீட்டு அம்சங்களை ஒரு நிலையான வரம்பிற்கு அளவிடும் செயல்முறையை இயல்பாக்கம் குறிக்கிறது. அவ்வாறு செய்வதன் மூலம், அனைத்து அம்சங்களும் ஒரே மாதிரியான அளவுகளைக் கொண்டிருப்பதை உறுதிசெய்கிறோம், இது சில அம்சங்களை ஆதிக்கம் செலுத்துவதைத் தடுக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, பின்னடைவு சிக்கல்களை தீர்க்க டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு