آیا می توان از ورودی ساختار در یادگیری ساختاریافته عصبی برای منظم کردن آموزش شبکه عصبی استفاده کرد؟
Neural Structured Learning (NSL) چارچوبی در TensorFlow است که امکان آموزش شبکه های عصبی را با استفاده از سیگنال های ساخت یافته علاوه بر ورودی های ویژگی استاندارد می دهد. سیگنال های ساخت یافته را می توان به صورت نمودار نشان داد، جایی که گره ها با نمونه ها مطابقت دارند و یال ها روابط بین آنها را می گیرند. از این نمودارها می توان برای رمزگذاری انواع مختلف استفاده کرد
چگونه می توانیم از تقلب ناخواسته در طول آموزش در مدل های یادگیری عمیق جلوگیری کنیم؟
جلوگیری از تقلب ناخواسته در طول آموزش در مدل های یادگیری عمیق برای اطمینان از یکپارچگی و دقت عملکرد مدل بسیار مهم است. تقلب ناخواسته زمانی رخ می دهد که مدل به طور ناخواسته یاد بگیرد که از سوگیری ها یا مصنوعات موجود در داده های آموزشی استفاده کند که منجر به نتایج گمراه کننده می شود. برای رفع این مشکل می توان از چندین استراتژی برای کاهش آن استفاده کرد
چند تکنیک رایج برای بهبود عملکرد CNN در طول آموزش چیست؟
بهبود عملکرد یک شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) در طول آموزش یک وظیفه حیاتی در زمینه هوش مصنوعی است. CNN ها به طور گسترده برای کارهای مختلف بینایی کامپیوتری مانند طبقه بندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیم بندی معنایی استفاده می شوند. بهبود عملکرد CNN می تواند منجر به دقت بهتر، همگرایی سریعتر و تعمیم بهتر شود.
چگونه می توانیم عملکرد مدل خود را با تغییر به طبقه بندی کننده شبکه عصبی عمیق (DNN) بهبود دهیم؟
برای بهبود عملکرد یک مدل با سوئیچ کردن به طبقهبندیکننده شبکه عصبی عمیق (DNN) در زمینه استفاده از یادگیری ماشین در مد، چندین مرحله کلیدی را میتوان انجام داد. شبکههای عصبی عمیق در حوزههای مختلف، از جمله وظایف بینایی رایانهای مانند طبقهبندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیمبندی، موفقیت زیادی از خود نشان دادهاند. توسط