Kako TensorFlow optimizira parametre modela, da zmanjša razliko med napovedmi in dejanskimi podatki?
Sobota, 05 avgust 2023
by Akademija EITCA
TensorFlow je zmogljivo odprtokodno ogrodje strojnega učenja, ki ponuja različne optimizacijske algoritme za zmanjšanje razlike med napovedmi in dejanskimi podatki. Postopek optimizacije parametrov modela v TensorFlow vključuje več ključnih korakov, kot je definiranje funkcije izgube, izbira optimizatorja, inicializacija spremenljivk in izvajanje iterativnih posodobitev. Prvič,
Kateri so nekateri hiperparametri, s katerimi lahko eksperimentiramo, da dosežemo večjo natančnost našega modela?
Sreda, avgust 02 2023
by Akademija EITCA
Da bi dosegli večjo natančnost v našem modelu strojnega učenja, obstaja več hiperparametrov, s katerimi lahko eksperimentiramo. Hiperparametri so nastavljivi parametri, ki so nastavljeni pred začetkom učnega procesa. Nadzorujejo obnašanje učnega algoritma in pomembno vplivajo na delovanje modela. En pomemben hiperparameter, ki ga je treba upoštevati, je