აწარმოებს თუ არა API მეზობლების პაკეტი TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურირებულ სწავლებას, აწარმოებს გაძლიერებულ სასწავლო მონაცემთა ბაზას ბუნებრივი გრაფიკის მონაცემებზე დაყრდნობით?
შაბათი, 13 აპრილი 2024
by ანკარბი
TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურირებულ სწავლაში (NSL) მეზობელი API მართლაც გადამწყვეტ როლს ასრულებს ბუნებრივი გრაფიკის მონაცემებზე დაფუძნებული სავარჯიშო მონაცემთა ნაკრების გენერირებაში. NSL არის მანქანათმცოდნეობის ჩარჩო, რომელიც აერთიანებს გრაფიკის სტრუქტურირებულ მონაცემებს ტრენინგის პროცესში, აძლიერებს მოდელის მუშაობას როგორც ფუნქციური, ასევე გრაფიკული მონაცემების გამოყენებით. გამოყენებით
რატომ არის მნიშვნელოვანი ტრენინგის მონაცემთა ბალანსი ღრმა სწავლის პროცესში?
კვირა, 29 აგვისტო
by EITCA აკადემია
ტრენინგის მონაცემთა ბალანსი ძალიან მნიშვნელოვანია ღრმა სწავლაში რამდენიმე მიზეზის გამო. ის უზრუნველყოფს მოდელის ტრენინგს მაგალითების წარმომადგენლობით და მრავალფეროვან კომპლექტზე, რაც იწვევს უკეთეს განზოგადებას და გაუმჯობესებულ შესრულებას უხილავ მონაცემებზე. ამ სფეროში, ტრენინგის მონაცემების ხარისხი და რაოდენობა გადამწყვეტ როლს თამაშობს