Чи створює API сусідів пакетів у Neural Structured Learning TensorFlow розширений навчальний набір даних на основі даних природного графіка?
Субота, квітні 13 2024
by анкарб
API сусідів пакетів у Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow справді відіграє вирішальну роль у створенні розширеного навчального набору даних на основі природних графових даних. NSL — це платформа машинного навчання, яка інтегрує дані зі структурованими графами в навчальний процес, підвищуючи ефективність моделі за рахунок використання даних функцій і даних графіків. Використовуючи
Чому важливо збалансувати навчальний набір даних у глибокому навчанні?
Неділя, 13 серпень 2023
by Академія EITCA
Збалансування навчального набору даних є надзвичайно важливим для глибокого навчання з кількох причин. Це гарантує, що модель навчається на репрезентативному та різноманітному наборі прикладів, що призводить до кращого узагальнення та покращення продуктивності на невидимих даних. У цій сфері якість і кількість навчальних даних відіграють вирішальну роль