Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
Mối quan hệ giữa số lượng kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán là một khía cạnh quan trọng ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất và khả năng khái quát hóa của mô hình. Một kỷ nguyên đề cập đến một lần vượt qua toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện. Hiểu cách số lượng kỷ nguyên ảnh hưởng đến độ chính xác của dự đoán là điều cần thiết
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow, Vấn đề trang bị quá mức và thiếu trang bị, Giải quyết vấn đề overfitting và underfitting của người mẫu - phần 1
Mục đích của việc sử dụng kỷ nguyên trong học sâu là gì?
Mục đích của việc sử dụng các kỷ nguyên trong học sâu là để huấn luyện một mạng thần kinh bằng cách trình bày lặp đi lặp lại dữ liệu huấn luyện cho mô hình. Một kỷ nguyên được định nghĩa là một lần hoàn chỉnh thông qua toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện. Trong mỗi kỷ nguyên, mô hình cập nhật các tham số bên trong của nó dựa trên lỗi mà nó tạo ra khi dự đoán đầu ra
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLPP với Python và PyTorch, Tiến bộ với học sâu, Phân tích mô hình, ôn thi
Sự khác biệt giữa các mô hình cơ bản, nhỏ và lớn hơn về mặt kiến trúc và hiệu suất là gì?
Sự khác biệt giữa các mô hình cơ bản, nhỏ và lớn hơn về mặt kiến trúc và hiệu suất có thể là do các biến thể về số lớp, đơn vị và tham số được sử dụng trong mỗi mô hình. Nói chung, kiến trúc của một mô hình mạng thần kinh đề cập đến việc tổ chức và sắp xếp các lớp của nó, trong khi hiệu suất đề cập đến cách thức
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow, Vấn đề trang bị quá mức và thiếu trang bị, Giải quyết vấn đề overfitting và underfitting của người mẫu - phần 2, ôn thi
Trang bị thiếu khác với trang bị thừa như thế nào về mặt hiệu suất của mô hình?
Trang bị thiếu và trang bị quá mức là hai vấn đề phổ biến trong các mô hình máy học có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của chúng. Về hiệu suất của mô hình, sự thiếu phù hợp xảy ra khi một mô hình quá đơn giản để nắm bắt các mẫu cơ bản trong dữ liệu, dẫn đến độ chính xác dự đoán kém. Mặt khác, overfitting xảy ra khi một mô hình trở nên quá phức tạp.
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow, Vấn đề trang bị quá mức và thiếu trang bị, Giải quyết vấn đề overfitting và underfitting của người mẫu - phần 2, ôn thi
Giải thích khái niệm trang bị thiếu và lý do tại sao nó xuất hiện trong các mô hình học máy.
Trang bị thiếu là một hiện tượng xảy ra trong các mô hình học máy khi mô hình không nắm bắt được các mẫu và mối quan hệ cơ bản có trong dữ liệu. Nó được đặc trưng bởi độ lệch cao và phương sai thấp, dẫn đến một mô hình quá đơn giản để thể hiện chính xác độ phức tạp của dữ liệu. Trong phần giải thích này, chúng tôi sẽ
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow, Vấn đề trang bị quá mức và thiếu trang bị, Giải quyết vấn đề overfitting và underfitting của người mẫu - phần 1, ôn thi
Những sai lệch được quan sát thấy trong hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới, chưa thấy là gì?
Hiệu suất của một mô hình máy học trên dữ liệu mới, chưa nhìn thấy có thể sai lệch so với hiệu suất của nó trên dữ liệu huấn luyện. Những sai lệch này, còn được gọi là lỗi tổng quát hóa, phát sinh do một số yếu tố trong mô hình và dữ liệu. Trong ngữ cảnh của AutoML Vision, một công cụ mạnh mẽ do Google Cloud cung cấp cho các tác vụ phân loại hình ảnh,