Як TensorFlow оптимізує параметри моделі, щоб мінімізувати різницю між прогнозами та фактичними даними?
Субота, 05 серпня 2023
by Академія EITCA
TensorFlow — це потужна платформа машинного навчання з відкритим кодом, яка пропонує різноманітні алгоритми оптимізації для мінімізації різниці між прогнозами та фактичними даними. Процес оптимізації параметрів моделі в TensorFlow включає кілька ключових кроків, таких як визначення функції втрат, вибір оптимізатора, ініціалізація змінних і виконання ітераційних оновлень. по-перше,
З якими гіперпараметрами ми можемо експериментувати, щоб досягти вищої точності нашої моделі?
Середа, 02 серпень 2023
by Академія EITCA
Щоб досягти вищої точності в нашій моделі машинного навчання, ми можемо експериментувати з кількома гіперпараметрами. Гіперпараметри — це регульовані параметри, які встановлюються перед початком процесу навчання. Вони контролюють поведінку алгоритму навчання та мають значний вплив на продуктивність моделі. Один важливий гіперпараметр, який слід враховувати