ولې د ماشین زده کړې ماډل د فعالیت ارزولو مرحله په جلا ازموینې ډیټاسیټ کې اړینه ده، او که دا مرحله پریښودل شي نو څه پیښ کیدی شي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، د یوې جلا ازموینې ډیټاسیټ په اړه د ماډل فعالیت ارزونه یو بنسټیز عمل دی چې د وړاندوینې ماډلونو اعتبار او عمومي کولو ملاتړ کوي. دا ګام د څو دلیلونو لپاره د ماډل پراختیا پروسې لپاره لازمي دی، هر یو د ماډل د وړاندوینو قوي او اعتبار سره مرسته کوي. لومړی، لومړنی هدف
منظم کول څه شی دی؟
د ماشین زده کړې په شرایطو کې منظم کول یو مهم تخنیک دی چې د ماډلونو عمومي کولو فعالیت ته وده ورکولو لپاره کارول کیږي، په ځانګړې توګه کله چې د لوړ ابعادي ډیټا یا پیچلي ماډلونو سره معامله کوي چې د ډیر فټینګ سره مخ دي. اوور فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل نه یوازې د روزنې ډیټا کې اصلي نمونې زده کوي بلکه شور هم زده کوي ، په پایله کې ضعیف کیږي
څه به پیښ شي که چیرې د ازموینې نمونه 90٪ وي پداسې حال کې چې ارزونه یا وړاندوینې نمونه 10٪ وي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه کله چې د چوکاټونو کارول لکه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه، د ډیټاسیټونو ویش په روزنه، اعتبار، او ازموینې کې یو بنسټیز ګام دی. دا څانګه د قوي او عمومي کولو وړ وړاندوینې ماډلونو پراختیا لپاره خورا مهم دی. ځانګړې قضیه چیرې چې د ازموینې نمونه د معلوماتو 90٪ تشکیلوي
- 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 موډل د روزنې په جریان کې د ډیر فټینګ په مخنیوي کې پریښودل څه رول لوبوي، او دا په کیرا کې څنګه پلي کیږي؟
پریښودل د منظم کولو تخنیک دی چې د ژورې زده کړې ماډلونو په روزنه کې کارول کیږي ترڅو د ډیر فټینګ مخه ونیسي. اوورفیټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې توضیحات او شور زده کوي تر هغه حده چې دا په نوي ، نه لیدل شوي ډیټا کې خراب فعالیت کوي. د وتلو په جریان کې د نیورونونو تناسب په تصادفي ډول "پریستل" سره دا مسله حل کوي
ایا د عصبي شبکې خورا اوږده روزنه به د اضافي فټینګ لامل شي؟
دا مفکوره چې د عصبي شبکو اوږدمهاله روزنه حتماً د اضافي فټینګ لامل کیږي یوه مهمه موضوع ده چې د هراړخیز ازموینې تضمین کوي. ډیر فټینګ د ماشین زده کړې کې بنسټیز ننګونه ده، په ځانګړې توګه په ژوره زده کړه کې، چیرې چې ماډل د روزنې ډیټا کې ښه فعالیت کوي مګر په ناڅرګنده معلوماتو کې کمزوری. دا پدیده واقع کیږي کله چې ماډل نه یوازې زده کوي
د عصبي شبکې ماډل لپاره د سم روزنې وخت (یا د وختونو شمیر) موندلو لپاره غوره تګلاره څه ده؟
د عصبي شبکې ماډل لپاره د غوره روزنې وخت یا د دورې شمیره ټاکل په ژوره زده کړې کې د ماډل روزنې یو مهم اړخ دی. پدې پروسه کې د روزنې ډیټا کې د ماډل فعالیت توازن کول او د نه لیدل شوي اعتبار معلوماتو ته د هغې عمومي کول شامل دي. یوه عامه ننګونه چې د روزنې په جریان کې ورسره مخ کیږي د ډیر فټینګ کول دي ، چیرې چې ماډل په استثنایی ډول ترسره کوي
څنګه د حوض کولو پرتونه، لکه میکس پولینګ، د فیچر نقشې د ځایي ابعادو کمولو او په عصبي عصبي شبکو کې د اضافي فټینګ کنټرول کې مرسته کوي؟
د حوض کولو پرتونه، په ځانګړې توګه اعظمي پولینګ، د دوو لومړنیو اندیښنو په نښه کولو سره د قناعتي عصبي شبکو (CNNs) کې مهم رول لوبوي: د نقشو د ځایي ابعادو کمول او د اضافي فټینګ کنټرول. د دې میکانیزمونو درک کول د CNNs جوړښت او فعالیت کې ژورې غوطې ته اړتیا لري ، او همدارنګه د پولینګ عملیاتو ریاضیاتی او تصوراتي اساساتو ته اړتیا لري. کمول
څنګه د منظم کولو تخنیکونه لکه د وتلو، L2 منظم کول، او ژر ودریدل په عصبي شبکو کې د اضافي فټینګ کمولو کې مرسته کوي؟
د منظم کولو تخنیکونه لکه پریښودل، L2 منظم کول، او ژر ودرول په عصبي شبکو کې د اضافي فټینګ کمولو کې مهم رول لوبوي. اوورفټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې د اصلي نمونې پرځای شور زده کوي ، چې نوي ، نه لیدل شوي ډیټا ته ضعیف عمومي کولو لامل کیږي. د دې منظم کولو میتودونو څخه هر یو د مختلف میکانیزمونو له لارې اضافي فټینګ په ګوته کوي ، چې مرسته کوي
په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
Max pooling په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې یو مهم عملیات دی چې د ځانګړتیاوو په استخراج او د ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي. د عکسونو د ډلبندۍ د دندو په شرایطو کې، د نقشې د نمونې د نمونې کولو لپاره د قناعتي پرتونو وروسته اعظمي پولینګ پلي کیږي، کوم چې د کمپیوټري پیچلتیا کمولو په وخت کې د مهمو ځانګړتیاو په ساتلو کې مرسته کوي. اصلي موخه
د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
د ماشین زده کړې ماډل کې د وختونو شمیر او د وړاندوینې دقت ترمینځ اړیکه یو مهم اړخ دی چې د ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیا باندې د پام وړ اغیزه کوي. یو دور د ټول روزنې ډیټا سیټ له لارې یو بشپړ پاس ته اشاره کوي. پدې پوهیدل چې څنګه د وختونو شمیر د وړاندوینې دقت اغیزه کوي اړینه ده