چگونه TensorFlow پارامترهای یک مدل را برای به حداقل رساندن تفاوت بین پیش بینی ها و داده های واقعی بهینه می کند؟
شنبه ، 05 اوت 2023
by آکادمی EITCA
TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز قدرتمند است که انواع الگوریتم های بهینه سازی را برای به حداقل رساندن تفاوت بین پیش بینی ها و داده های واقعی ارائه می دهد. فرآیند بهینه سازی پارامترهای یک مدل در TensorFlow شامل چندین مرحله کلیدی است، مانند تعریف تابع ضرر، انتخاب بهینه ساز، مقداردهی اولیه متغیرها و انجام به روز رسانی های تکراری. اولا،
برخی از فراپارامترهایی که می توانیم برای دستیابی به دقت بالاتر در مدل خود آزمایش کنیم کدامند؟
چهارشنبه، 02 اوت 2023
by آکادمی EITCA
برای دستیابی به دقت بالاتر در مدل یادگیری ماشین ما، چندین ابرپارامتر وجود دارد که میتوانیم آنها را آزمایش کنیم. هایپرپارامترها پارامترهای قابل تنظیمی هستند که قبل از شروع فرآیند یادگیری تنظیم می شوند. آنها رفتار الگوریتم یادگیری را کنترل می کنند و تأثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل دارند. یکی از فراپارامترهای مهمی که باید در نظر گرفت این است