په ماشین زده کړه کې د زده کړې کچه څومره ده؟
د زده کړې کچه د ماشین زده کړې په شرایطو کې یو مهم ماډل ټونینګ پیرامیټر دی. دا د هر روزنیز مرحلې تکرار کې د ګام اندازه ټاکي، د مخکینۍ روزنې مرحلې څخه ترلاسه شوي معلوماتو پراساس. د زده کړې نرخ تنظیم کولو سره ، موږ کولی شو هغه نرخ کنټرول کړو چې ماډل د روزنې ډیټا څخه زده کوي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره لوی معلومات
ولې دا مهمه ده چې د زده کړې مناسب نرخ غوره کړئ؟
د ژورې زده کړې په برخه کې د مناسبې زده کړې نرخ غوره کول خورا مهم دي، ځکه چې دا مستقیم د روزنې پروسې او د عصبي شبکې ماډل عمومي فعالیت اغیزه کوي. د زده کړې کچه د مرحلې اندازه ټاکي په کوم کې چې ماډل د روزنې مرحله کې خپل پیرامیټونه تازه کوي. د زده کړې یو ښه ټاکل شوی نرخ کولی شي رهبري کړي
د سپي او پیشوګانو پیژندلو لپاره د CNN روزنې په شرایطو کې د زده کړې نرخ اهمیت څه دی؟
د زده کړې کچه د سپي او پیشوګانو د پیژندلو لپاره د Convolutional Neural Network (CNN) په روزنه کې مهم رول لوبوي. د TensorFlow سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې، د زده کړې کچه د ګام اندازه ټاکي په کوم کې چې ماډل د اصلاح کولو پروسې په جریان کې خپل پیرامیټونه تنظیموي. دا یو هایپرپرامیټر دی چې باید په دقت سره وټاکل شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې جوړول, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې په پروسه کې د زده کړې کچه او د وختونو شمیر څه اهمیت لري؟
د زده کړې کچه او د وختونو شمیر د ماشین زده کړې پروسې کې دوه مهم پیرامیټونه دي، په ځانګړې توګه کله چې د TensorFlow.js په کارولو سره د طبقه بندي دندو لپاره د عصبي شبکې جوړول. دا پیرامیټونه د پام وړ د ماډل فعالیت او همغږي اغیزه کوي ، او د دوی اهمیت پوهیدل د غوره پایلو ترلاسه کولو لپاره اړین دي. د زده کړې کچه، د α (الفا) لخوا اشاره شوې،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول, 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