Làm cách nào để TensorFlow tối ưu hóa các tham số của mô hình để giảm thiểu sự khác biệt giữa dự đoán và dữ liệu thực tế?
Thứ bảy, 05 2023
by Học viện EITCA
TensorFlow là một khung máy học mã nguồn mở mạnh mẽ cung cấp nhiều thuật toán tối ưu hóa để giảm thiểu sự khác biệt giữa dự đoán và dữ liệu thực tế. Quá trình tối ưu hóa các tham số của mô hình trong TensorFlow bao gồm một số bước chính, chẳng hạn như xác định hàm mất mát, chọn trình tối ưu hóa, khởi tạo biến và thực hiện cập nhật lặp lại. Trước hết,
Một số siêu đường kính mà chúng ta có thể thử nghiệm để đạt được độ chính xác cao hơn trong mô hình của mình là gì?
Thứ tư, 02 2023
by Học viện EITCA
Để đạt được độ chính xác cao hơn trong mô hình học máy của chúng tôi, có một số siêu tham số mà chúng tôi có thể thử nghiệm. Siêu tham số là các tham số có thể điều chỉnh được đặt trước khi quá trình học bắt đầu. Chúng kiểm soát hành vi của thuật toán học và có tác động đáng kể đến hiệu suất của mô hình. Một siêu tham số quan trọng cần xem xét là