Jak TensorFlow optimalizuje parametry modelu, aby minimalizoval rozdíl mezi předpověďmi a skutečnými daty?
Sobota, 05 2023 srpna
by Akademie EITCA
TensorFlow je výkonný systém strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem, který nabízí řadu optimalizačních algoritmů pro minimalizaci rozdílu mezi předpovědí a skutečnými daty. Proces optimalizace parametrů modelu v TensorFlow zahrnuje několik klíčových kroků, jako je definování ztrátové funkce, výběr optimalizátoru, inicializace proměnných a provádění iterativních aktualizací. Za prvé,
Jaké jsou některé hyperparametry, se kterými můžeme experimentovat, abychom v našem modelu dosáhli vyšší přesnosti?
Středa, 02 2023 srpna
by Akademie EITCA
Abychom dosáhli vyšší přesnosti v našem modelu strojového učení, existuje několik hyperparametrů, se kterými můžeme experimentovat. Hyperparametry jsou nastavitelné parametry, které se nastavují před zahájením procesu učení. Řídí chování algoritmu učení a mají významný vliv na výkon modelu. Jeden důležitý hyperparametr, který je třeba zvážit, je