چگونه داده های آموزشی را برای CNN آماده کنیم؟ مراحل مربوطه را توضیح دهید.
آماده سازی داده های آموزشی برای یک شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) شامل چندین مرحله مهم برای اطمینان از عملکرد بهینه مدل و پیش بینی های دقیق است. این فرآیند بسیار مهم است زیرا کیفیت و کمیت دادههای آموزشی تا حد زیادی بر توانایی CNN برای یادگیری و تعمیم الگوها تأثیر میگذارد. در این پاسخ، مراحل مربوط به آن را بررسی خواهیم کرد
هدف از عادی سازی داده ها قبل از آموزش شبکه عصبی چیست؟
عادی سازی داده ها قبل از آموزش شبکه عصبی یک مرحله پیش پردازش ضروری در زمینه هوش مصنوعی است، به ویژه در یادگیری عمیق با پایتون، تنسورفلو و کراس. هدف از نرمالسازی دادهها اطمینان از اینکه ویژگیهای ورودی در مقیاس مشابهی هستند، است که میتواند عملکرد و همگرایی عصبی را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.
چرا نرمال سازی داده ها در مسائل رگرسیون مهم است و چگونه عملکرد مدل را بهبود می بخشد؟
نرمال سازی داده ها یک گام مهم در مشکلات رگرسیون است، زیرا نقش مهمی در بهبود عملکرد مدل ایفا می کند. در این زمینه، نرمالسازی به فرآیند مقیاسبندی ویژگیهای ورودی به یک محدوده ثابت اشاره دارد. با انجام این کار، اطمینان حاصل می کنیم که همه ویژگی ها دارای مقیاس های مشابه هستند، که از تسلط برخی ویژگی ها بر روی آنها جلوگیری می کند