როგორ ახდენს TensorFlow მოდელის პარამეტრების ოპტიმიზაციას, რათა მინიმუმამდე დაიყვანოს განსხვავება პროგნოზებსა და რეალურ მონაცემებს შორის?
TensorFlow არის მძლავრი ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო, რომელიც გთავაზობთ ოპტიმიზაციის მრავალფეროვან ალგორითმს პროგნოზებსა და რეალურ მონაცემებს შორის სხვაობის შესამცირებლად. TensorFlow-ში მოდელის პარამეტრების ოპტიმიზაციის პროცესი მოიცავს რამდენიმე ძირითად საფეხურს, როგორიცაა დაკარგვის ფუნქციის განსაზღვრა, ოპტიმიზატორის შერჩევა, ცვლადების ინიციალიზაცია და განმეორებითი განახლებების შესრულება. ჯერ ერთი,
რა არის ზოგიერთი ჰიპერპარამეტრი, რომლითაც შეგვიძლია ექსპერიმენტები მივაღწიოთ ჩვენს მოდელში უფრო მაღალი სიზუსტის მიღწევას?
ჩვენს მანქანათმცოდნეობის მოდელში უფრო მაღალი სიზუსტის მისაღწევად, არსებობს რამდენიმე ჰიპერპარამეტრი, რომლითაც შეგვიძლია ექსპერიმენტი. ჰიპერპარამეტრები არის რეგულირებადი პარამეტრები, რომლებიც დაყენებულია სასწავლო პროცესის დაწყებამდე. ისინი აკონტროლებენ სასწავლო ალგორითმის ქცევას და მნიშვნელოვან გავლენას ახდენენ მოდელის შესრულებაზე. გასათვალისწინებელია ერთი მნიშვნელოვანი ჰიპერპარამეტრი