தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு அனைத்தும் மிகை அளவுருக்களா?
தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு ஆகியவை இயந்திரக் கற்றலில் உண்மையில் முக்கியமான அம்சங்களாகும், மேலும் அவை பொதுவாக ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் என குறிப்பிடப்படுகின்றன. இந்த கருத்தை புரிந்து கொள்ள, ஒவ்வொரு சொல்லையும் தனித்தனியாக ஆராய்வோம். தொகுதி அளவு: பயிற்சியின் போது மாதிரியின் எடைகள் புதுப்பிக்கப்படுவதற்கு முன் செயலாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையை வரையறுக்கும் ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் என்பது தொகுதி அளவு. அது விளையாடுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான பரிந்துரைக்கப்பட்ட தொகுதி அளவு என்ன?
ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான பரிந்துரைக்கப்பட்ட தொகுதி அளவு, கிடைக்கக்கூடிய கணக்கீட்டு வளங்கள், மாதிரியின் சிக்கலான தன்மை மற்றும் தரவுத்தொகுப்பின் அளவு போன்ற பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்தது. பொதுவாக, தொகுதி அளவு என்பது பயிற்சியின் போது மாதிரியின் அளவுருக்கள் புதுப்பிக்கப்படுவதற்கு முன் செயலாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையை நிர்ணயிக்கும் ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ஆகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றலுடன் முன்னேறுதல், மாதிரி பகுப்பாய்வு, தேர்வு ஆய்வு
சிஎன்என் பயிற்சியில் தொகுதி அளவின் முக்கியத்துவம் என்ன? இது பயிற்சி செயல்முறையை எவ்வாறு பாதிக்கிறது?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை (CNNs) பயிற்றுவிப்பதில் தொகுதி அளவு ஒரு முக்கியமான அளவுருவாகும், ஏனெனில் இது பயிற்சி செயல்முறையின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. இந்த சூழலில், தொகுதி அளவு என்பது ஒரு முன்னோக்கி மற்றும் பின்தங்கிய பாஸில் நெட்வொர்க் மூலம் பரப்பப்பட்ட பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. தொகுப்பின் முக்கியத்துவத்தைப் புரிந்துகொள்வது
RNN செயல்படுத்தலில் உள்ள "துண்டு அளவு" மற்றும் "n chunks" அளவுருக்களின் நோக்கம் என்ன?
TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு தொடர்ச்சியான நரம்பியல் வலையமைப்பை (RNN) செயல்படுத்துவதில் உள்ள "துண்டு அளவு" மற்றும் "n துகள்கள்" அளவுருக்கள் ஆழ்ந்த கற்றலின் சூழலில் குறிப்பிட்ட நோக்கங்களுக்குச் சேவை செய்கின்றன. இந்த அளவுருக்கள் உள்ளீட்டுத் தரவை வடிவமைப்பதில் மற்றும் பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்தின் போது RNN மாதிரியின் நடத்தையை தீர்மானிப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. "துண்டு அளவு" அளவுரு குறிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோவில் தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், டென்சர்ஃப்ளோவில் ஆர்.என்.என் எடுத்துக்காட்டு, தேர்வு ஆய்வு
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கில் பயிற்சி செயல்முறையை தொகுதி அளவு அளவுரு எவ்வாறு பாதிக்கிறது?
நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் தொகுதி அளவு அளவுரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. தேர்வுமுறை அல்காரிதத்தின் ஒவ்வொரு மறு செய்கையிலும் பயன்படுத்தப்படும் பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளின் எண்ணிக்கையை இது தீர்மானிக்கிறது. பொருத்தமான தொகுதி அளவைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியமானது, ஏனெனில் இது பயிற்சி செயல்முறையின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கலாம். பயிற்சியின் போது
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