ایا د بیچ اندازه، د دورې او ډیټاسیټ اندازه ټول هایپر پارامیټرونه دي؟
د بست اندازه، د دورې، او ډیټاسیټ اندازه په حقیقت کې د ماشین زده کړې کې مهم اړخونه دي او معمولا د هایپرپرامیټرونو په توګه ویل کیږي. د دې مفکورې د پوهیدو لپاره، راځئ چې هر یو په انفرادي توګه وګورو. د بست اندازه: د بیچ اندازه یو هایپرپرامیټر دی چې د نمونو شمیره ټاکي مخکې له دې چې د ماډل وزن د روزنې په جریان کې تازه شي. دا لوبه کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
د ژورې زده کړې ماډل روزنې لپاره د وړاندیز شوي بیچ اندازه څه ده؟
د ژورې زده کړې ماډل روزنې لپاره د وړاندیز شوي بست اندازه په مختلفو فکتورونو پورې اړه لري لکه د کمپیوټري سرچینو شتون، د ماډل پیچلتیا، او د ډیټاسیټ اندازه. په عموم کې، د بیچ اندازه یو هایپرپرامیټر دی چې د نمونو شمیره ټاکي مخکې له دې چې د ماډل پیرامیټونه د روزنې په جریان کې تازه شي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, د ماډل تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
د CNN په روزنه کې د بیچ اندازې اهمیت څه دی؟ دا څنګه د روزنې بهیر اغیزه کوي؟
د بیچ اندازه د کنولوشنال عصبي شبکو (CNNs) په روزنه کې یو مهم پیرامیټر دی ځکه چې دا مستقیم د روزنې پروسې موثریت او تاثیر اغیزه کوي. په دې شرایطو کې، د بست اندازه د روزنې مثالونو شمیر ته اشاره کوي چې د شبکې له لارې په یو واحد او شاته پاس کې تبلیغ شوي. د بست په اهمیت پوهیدل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د روزنې کاروان, د ازموینې بیاکتنه
د RNN تطبیق کې د "چنک اندازه" او "n chunks" پیرامیټونو هدف څه دی؟
د TensorFlow په کارولو سره د تکراري عصبي شبکې (RNN) پلي کولو کې د "چنک اندازه" او "n chunks" پیرامیټرې د ژورې زده کړې په شرایطو کې ځانګړي اهدافو ته خدمت کوي. دا پیرامیټرې د ان پټ ډیټا په جوړولو او د روزنې او تحلیل پرمهال د RNN ماډل چلند په ټاکلو کې مهم رول لوبوي. د "ټوک اندازه" پیرامیټر اشاره کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, په ټینس فلو کې عصبي شبکې تکراروي, په ټینس فلو کې د RNN مثال, د ازموینې بیاکتنه
د بیچ اندازه پیرامیټر څنګه په عصبي شبکه کې د روزنې پروسې اغیزه کوي؟
د بیچ اندازه پیرامیټر د عصبي شبکې روزنې پروسې کې مهم رول لوبوي. دا د روزنې د مثالونو شمیر ټاکي چې د اصلاح کولو الګوریتم په هر تکرار کې کارول کیږي. د مناسبې بستې اندازې انتخاب مهم دی ځکه چې دا کولی شي د روزنې پروسې موثریت او اغیزمنتیا باندې د پام وړ اغیزه وکړي. کله چې روزنه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د ډیرو معلوماتو کارول, د ازموینې بیاکتنه
ځینې هایپرپرامیټرونه کوم دي چې موږ یې تجربه کولی شو زموږ په ماډل کې د لوړ دقت ترلاسه کولو لپاره؟
زموږ د ماشین زده کړې ماډل کې د لوړ دقت ترلاسه کولو لپاره ، ډیری هایپر پارامیټرونه شتون لري چې موږ یې تجربه کولی شو. Hyperparameters د تعدیل وړ پیرامیټرونه دي چې د زده کړې پروسې پیل کولو دمخه تنظیم شوي. دوی د زده کړې الګوریتم چلند کنټرولوي او د ماډل فعالیت باندې د پام وړ اغیزه لري. د پام وړ یو مهم هایپرپرامیټر دی