Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju (NSL) TensorFlow dejansko igra ključno vlogo pri ustvarjanju razširjenega nabora podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa. NSL je ogrodje za strojno učenje, ki integrira grafično strukturirane podatke v proces usposabljanja in izboljšuje zmogljivost modela z izkoriščanjem podatkov o funkcijah in podatkov grafov. Z uporabo
Zakaj je pomembno uravnotežiti nabor podatkov o usposabljanju pri poglobljenem učenju?
Uravnoteženje nabora podatkov o usposabljanju je izrednega pomena pri poglobljenem učenju iz več razlogov. Zagotavlja, da je model učen na reprezentativnem in raznolikem naboru primerov, kar vodi do boljše posplošitve in izboljšane učinkovitosti na nevidnih podatkih. Na tem področju imata kakovost in količina podatkov o usposabljanju ključno vlogo