په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو په ساحه کې، د غیر مطابقت لرونکي زده کړې دندو کارول مطلق اړتیا نه ده، مګر دا کولی شي د ماډلونو فعالیت او موثریت ته د پام وړ وده ورکړي. د غیر متناسب زده کړې فعالیتونه د ماشین زده کړې ماډلونو د روزنې پروسې په ښه کولو کې مهم رول لوبوي ترڅو کمپیوټرونه په ورته وخت کې ترسره شي، په دې توګه بې کاره وخت کموي او د سرچینو کارول اعظمي کوي. دا مفهوم په ځانګړي ډول اړونده دی کله چې د لوی ډیټاسیټونو یا پیچلي عصبي شبکې جوړښتونو سره معامله کوي چیرې چې د روزنې وختونه خورا مهم کیدی شي.
په TensorFlow.js کې د غیر متناسب زده کړې دندو ګمارلو یوه له مهمو ګټو څخه د عصري هارډویر کمپیوټري ځواک لکه ملټي کور CPUs او GPUs څخه په مؤثره توګه د ګټې اخیستنې وړتیا ده. په ډیری تارونو یا وسیلو کې د کاري بار ویشلو سره، د غیر متناسب زده کړې فعالیتونه د عملیاتو موازي اجرا کول فعالوي، چې د روزنې مرحلې په جریان کې د ګړندۍ همغږۍ لامل کیږي. دا په ځانګړي ډول په سناریوګانو کې ګټور کیدی شي چیرې چې د وخت ماډل تازه کول اړین دي ، لکه د ریښتیني وخت غوښتنلیکونه یا سیسټمونه د سخت ځنډ اړتیاو سره.
سربیره پردې ، د غیر متمرکز زده کړې دندې د ماشین زده کړې کاري فلو غوره توزیع اسانوي ، متخصصینو ته اجازه ورکوي چې په لوی ډیټاسیټونو کې ماډلونه وروزي پرته له دې چې د ترتیبي پروسس کولو لخوا محدود شي. دا د توزیع کولو اړخ په زیاتیدونکي توګه مهم کیږي ځکه چې د ډیټاسیټونو اندازه او پیچلتیا د عصري ماشین زده کړې غوښتنلیکونو کې وده ته دوام ورکوي. د روزنې مرحلې په دوه اړخیزه کولو او د همغږي اجرا کولو وړ کولو سره، د غیر متناسب زده کړې دندې پراختیا کونکو ته ځواک ورکوي چې ډیر پیچلي ماډلونه په مؤثره توګه وروزي.
په TensorFlow.js کې د غیر متناسب زده کړې فعالیتونو بله د پام وړ ګټه د روزنې پایپ لاین کې د خنډونو کمولو لپاره د دوی احتمال دی. د دودیز همغږي زده کړې ترتیباتو کې، د روزنې ټوله پروسه تر هغه وخته پورې ودرول کیږي چې د معلوماتو یوه ډله پروسس شوې وي، کوم چې کولی شي د سرچینو غیر موثر کارونې المل شي، په ځانګړې توګه په سناریوګانو کې چیرې چې ځینې دندې د نورو په پرتله بشپړولو لپاره ډیر وخت نیسي. د زده کړې پروسې ته د غیر متمرکز کولو په معرفي کولو سره، پراختیا کونکي کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې کمپیوټري سرچینې په سمه توګه کارول کیږي، پدې توګه د سرچینو ضایع کیدو مخه نیسي او د روزنې عمومي طریقې ته وده ورکوي.
دا د یادولو وړ ده چې پداسې حال کې چې د غیر متناسب زده کړې دندې د فعالیت او توزیع کولو شرایطو کې زړه راښکونکي ګټې وړاندیز کوي ، دوی ځینې ننګونې هم معرفي کوي چې باید ورته ګوته ونیول شي. د موازي تارونو یا وسیلو په اوږدو کې د تازه معلوماتو همغږي اداره کول ، د معلوماتو انحصار اداره کول ، او د ماډل پیرامیټرو کې د دوام تضمین کول ځینې پیچلتیاوې دي چې د غیر متناسب زده کړې سره تړاو لري. له همدې امله، په TensorFlow.js کې د غیر متناسب زده کړې فعالیتونو بشپړ ظرفیت کارولو لپاره محتاط ډیزاین او پلي کول اړین دي.
پداسې حال کې چې لازمي نه وي، د غیر متقابل زده کړې دندو کارول کولی شي په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو د روزنې موثریت، توزیع، او فعالیت ته وده ورکړي. د کمپیوټرونو موازي اجرا کولو او د سرچینو کارولو غوره کولو سره ، د غیر متمرکز زده کړې دندې پراختیا کونکو ته ځواک ورکوي چې د ماشین زده کړې پیچلې دندې په مؤثره توګه حل کړي ، په ځانګړي توګه په سناریوګانو کې چې لوی ډیټاسیټونه یا پیچلي عصبي شبکې جوړښتونه پکې شامل دي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول:
- ماډل څنګه په TensorFlow.js کې تالیف شوی او روزل شوی، او د کټګوري کراس انټروپي ضایع فعالیت څه رول لري؟
- د عصبي شبکې جوړښت تشریح کړئ چې په مثال کې کارول کیږي، په شمول په هر پرت کې د فعالیت فعالیت او د واحدونو شمیر.
- د ماشین زده کړې په پروسه کې د زده کړې کچه او د وختونو شمیر څه اهمیت لري؟
- د روزنې ډاټا څنګه په TensorFlow.js کې د روزنې او ازموینې سیټونو ویشل کیږي؟
- د طبقه بندي دندو لپاره د عصبي شبکې په جوړولو کې د TensorFlow.js هدف څه دی؟