Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
Lauantaina 13 Huhtikuu 2024
by ankarb
TensorFlow'n Neural Structured Learning (NSL) -paketin naapureiden API on todellakin ratkaisevassa roolissa luotaessa laajennettua harjoitustietoaineistoa, joka perustuu luonnolliseen kuvaajatietoon. NSL on koneoppimiskehys, joka integroi graafisen rakenteen datan koulutusprosessiin, mikä parantaa mallin suorituskykyä hyödyntämällä sekä ominaisuusdataa että graafidataa. Hyödyntämällä
Miksi harjoitustietojoukon tasapainottaminen syvässä oppimisessa on tärkeää?
Sunnuntai, 13 elokuu 2023
by EITCA-akatemia
Harjoittelutietojoukon tasapainottaminen on äärimmäisen tärkeää syväoppimisessa useista syistä. Se varmistaa, että mallia koulutetaan edustavien ja monipuolisten esimerkkien perusteella, mikä johtaa parempaan yleistämiseen ja parempaan suorituskykyyn näkymättömissä tiedoissa. Tällä alalla harjoitustietojen laadulla ja määrällä on ratkaiseva rooli
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLPTFK Deep Learning Pythonin, TensorFlow'n ja Kerasin kanssa, Päiväys, Ladataan omia tietojasi, Kokeen tarkistus
Tagged alla:
Tekoäly, Puolueellisuus, Tietojen tasapainotus, Deep Learning, Yleistys, Koulutuksen tietojoukko