ზრდის თუ არა ნეირონების რაოდენობის ზრდა ხელოვნურ ნერვულ ქსელის შრეში, ზრდის დამახსოვრების რისკს, რაც იწვევს ზედმეტად მორგებას?
ნეირონების რაოდენობის გაზრდა ხელოვნური ნეირონული ქსელის შრეში მართლაც შეიძლება წარმოადგენდეს დამახსოვრების უფრო მაღალ რისკს, რაც პოტენციურად გამოიწვევს ზედმეტად მორგებას. გადაჭარბება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი სწავლობს დეტალებს და ხმაურს სასწავლო მონაცემებში იმდენად, რამდენადაც ეს უარყოფითად აისახება მოდელის მუშაობაზე უხილავ მონაცემებზე. ეს საერთო პრობლემაა
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, გადატვირთვისა და არასაკმარისი პრობლემების პრობლემა, მოდელის ზედმეტად მორგების და დაქვემდებარების პრობლემების გადაჭრა - ნაწილი 1
შეიძლება თუ არა ჩვეულებრივი ნერვული ქსელის შედარება თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციასთან?
ჩვეულებრივი ნერვული ქსელი მართლაც შეიძლება შევადაროთ თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციას. ამ შედარების გასაგებად, ჩვენ უნდა ჩავუღრმავდეთ ნერვული ქსელების ფუნდამენტურ ცნებებს და მოდელში დიდი რაოდენობის პარამეტრების არსებობის შედეგებს. ნერვული ქსელები არის მანქანათმცოდნეობის მოდელების კლასი, რომელიც შთაგონებულია
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, შესავალი, ღრმა სწავლის შესავალი Python- სა და Pytorch- თან
როგორ ამოვიცნოთ, რომ მოდელი გადაჭარბებულია?
იმის გასაგებად, არის თუ არა მოდელი ზედმეტად მორგებული, უნდა გვესმოდეს ზედმეტი მორგების კონცეფცია და მისი გავლენა მანქანათმცოდნეობაში. გადაჭარბება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი განსაკუთრებულად კარგად მუშაობს სავარჯიშო მონაცემებზე, მაგრამ ვერ განზოგადება ახალ, უხილავ მონაცემებზე. ეს ფენომენი საზიანოა მოდელის პროგნოზირების უნარისთვის და შეიძლება გამოიწვიოს ცუდი შესრულება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, ღრმა ნერვული ქსელები და შემფასებლები
როდის ხდება ზედმეტი მორგება?
Overfitting ხდება ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად მოწინავე ღრმა სწავლის სფეროში, უფრო კონკრეტულად ნეირონულ ქსელებში, რომლებიც ამ სფეროს საფუძველს წარმოადგენს. Overfitting არის ფენომენი, რომელიც წარმოიქმნება, როდესაც მანქანური სწავლის მოდელი ძალიან კარგად არის მომზადებული კონკრეტულ მონაცემთა ბაზაზე, იმდენად, რამდენადაც ის ხდება ზედმეტად სპეციალიზებული.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/ADL ღრმა სწავლა, Ნეირონული ქსელები, ნერვული ქსელების საფუძვლები
რა როლი აქვს ოპტიმიზატორს ნერვული ქსელის მოდელის მომზადებაში?
ოპტიმიზატორის როლი ნერვული ქსელის მოდელის მომზადებაში გადამწყვეტია ოპტიმალური შესრულებისა და სიზუსტის მისაღწევად. ღრმა სწავლის სფეროში, ოპტიმიზატორი მნიშვნელოვან როლს ასრულებს მოდელის პარამეტრების რეგულირებაში, რათა მინიმუმამდე დაიყვანოს დანაკარგის ფუნქცია და გააუმჯობესოს ნერვული ქსელის საერთო მოქმედება. ამ პროცესს ხშირად მოიხსენიებენ
რა არის რამდენიმე პოტენციური პრობლემა, რომელიც შეიძლება წარმოიშვას ნერვულ ქსელებთან, რომლებსაც აქვთ მრავალი პარამეტრი, და როგორ შეიძლება ამ პრობლემების მოგვარება?
ღრმა სწავლის სფეროში, ნერვულ ქსელებს დიდი რაოდენობის პარამეტრით შეიძლება რამდენიმე პოტენციური საკითხის დაყენება. ამ საკითხებმა შეიძლება გავლენა მოახდინოს ქსელის სასწავლო პროცესზე, განზოგადების შესაძლებლობებზე და გამოთვლით მოთხოვნებზე. თუმცა, არსებობს სხვადასხვა ტექნიკა და მიდგომები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ამ გამოწვევების გადასაჭრელად. დიდი ნერვის ერთ-ერთი მთავარი პრობლემა
რა არის ნერვული ქსელის სრულად დაკავშირებულ შრეებში მიტოვების პროცესის მიზანი?
ნერვული ქსელის სრულად დაკავშირებულ შრეებში მიტოვების პროცესის მიზანია ზედმეტი მორგების თავიდან აცილება და განზოგადების გაუმჯობესება. გადაჭარბება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი ზედმეტად კარგად სწავლობს ტრენინგის მონაცემებს და ვერ განზოგადება უხილავ მონაცემებზე. Dropout არის რეგულარიზაციის ტექნიკა, რომელიც აგვარებს ამ საკითხს შემთხვევითი ფრაქციების ამოღებით
რა არის ML-ს სპეციფიკური მოსაზრებები ML აპლიკაციის შემუშავებისას?
მანქანათმცოდნეობის (ML) აპლიკაციის შემუშავებისას, არსებობს ML-სპეციფიკური რამდენიმე მოსაზრება, რომელიც უნდა იქნას გათვალისწინებული. ეს მოსაზრებები გადამწყვეტია ML მოდელის ეფექტურობის, ეფექტურობისა და სანდოობის უზრუნველსაყოფად. ამ პასუხში განვიხილავთ ML-ს სპეციფიკურ რამდენიმე ძირითად მოსაზრებას, რომელიც დეველოპერებმა უნდა გაითვალისწინონ როდის
რა არის რამდენიმე შესაძლო გზა, რათა გამოიკვლიოთ TensorFlow-ში მოდელის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად?
TensorFlow-ში მოდელის სიზუსტის გაუმჯობესება შეიძლება იყოს რთული ამოცანა, რომელიც მოითხოვს სხვადასხვა ფაქტორების ფრთხილად გათვალისწინებას. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით რამდენიმე შესაძლო გზას, რათა გავაუმჯობესოთ მოდელის სიზუსტე TensorFlow-ში, ფოკუსირებული იქნება მაღალი დონის API-ებზე და მოდელების მშენებლობისა და დახვეწის ტექნიკებზე. 1. მონაცემთა წინასწარი დამუშავება: ერთ-ერთი ფუნდამენტური ნაბიჯი
რა არის ადრეული შეჩერება და როგორ ეხმარება ის მანქანური სწავლების გადაჭარბების მოგვარებას?
ადრეული გაჩერება არის რეგულარიზაციის ტექნიკა, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში, განსაკუთრებით ღრმა სწავლის სფეროში, ზედმეტი მორგების საკითხის გადასაჭრელად. ზედმეტად მორგება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი სწავლობს ტრენინგის მონაცემების ძალიან კარგად მორგებას, რის შედეგადაც ხდება ცუდი განზოგადება უხილავ მონაცემებზე. ადრეული გაჩერება ხელს უწყობს ზედმეტი მორგების თავიდან აცილებას მოდელის მუშაობის დროს მონიტორინგის გზით
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, TensorFlow Google კოლაბორატორიაში, TensorFlow– ის გამოყენება რეგრესიის პრობლემების გადასაჭრელად, გამოცდის მიმოხილვა
- 1
- 2