कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के प्रशिक्षण में ऑप्टिमाइज़र और लॉस फ़ंक्शन का उद्देश्य क्या है?
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के प्रशिक्षण में ऑप्टिमाइज़र और लॉस फ़ंक्शन का उद्देश्य सटीक और कुशल मॉडल प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है। गहन शिक्षण के क्षेत्र में, सीएनएन छवि वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और अन्य कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में उभरा है। ऑप्टिमाइज़र और लॉस फ़ंक्शन अलग-अलग भूमिका निभाते हैं
तंत्रिका नेटवर्क चलाते समय TensorFlow में ऑप्टिमाइज़र की क्या भूमिका होती है?
टेन्सरफ्लो में तंत्रिका नेटवर्क की प्रशिक्षण प्रक्रिया में ऑप्टिमाइज़र एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह नेटवर्क के अनुमानित आउटपुट और वास्तविक आउटपुट के बीच अंतर को कम करने के लिए नेटवर्क के मापदंडों को समायोजित करने के लिए जिम्मेदार है। दूसरे शब्दों में, ऑप्टिमाइज़र का लक्ष्य प्रदर्शन को अनुकूलित करना है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, TensorFlow, नेटवर्क चला रहे हैं, परीक्षा समीक्षा
तंत्रिका नेटवर्क की प्रशिक्षण प्रक्रिया में हानि फ़ंक्शन और ऑप्टिमाइज़र की क्या भूमिका है?
सटीक और कुशल मॉडल प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क की प्रशिक्षण प्रक्रिया में हानि फ़ंक्शन और ऑप्टिमाइज़र की भूमिका महत्वपूर्ण है। इस संदर्भ में, एक हानि फ़ंक्शन तंत्रिका नेटवर्क के अनुमानित आउटपुट और अपेक्षित आउटपुट के बीच विसंगति को मापता है। यह अनुकूलन एल्गोरिदम के लिए एक मार्गदर्शक के रूप में कार्य करता है
TensorFlow के साथ पाठ वर्गीकरण के दिए गए उदाहरण में कौन से अनुकूलक और हानि फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है?
TensorFlow के साथ पाठ वर्गीकरण के दिए गए उदाहरण में, उपयोग किया गया ऑप्टिमाइज़र एडम ऑप्टिमाइज़र है, और उपयोग किया गया हानि फ़ंक्शन स्पार्स श्रेणीबद्ध क्रॉसेंट्रॉपी है। एडम ऑप्टिमाइज़र स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी) एल्गोरिदम का एक विस्तार है जो दो अन्य लोकप्रिय ऑप्टिमाइज़र के फायदों को जोड़ता है: एडाग्रैड और आरएमएसप्रॉप। यह गतिशील रूप से समायोजित करता है
TensorFlow.js में हानि फ़ंक्शन और ऑप्टिमाइज़र का उद्देश्य क्या है?
TensorFlow.js में हानि फ़ंक्शन और ऑप्टिमाइज़र का उद्देश्य अनुमानित आउटपुट और वास्तविक आउटपुट के बीच त्रुटि या विसंगति को मापकर और फिर इस त्रुटि को कम करने के लिए मॉडल के मापदंडों को समायोजित करके मशीन लर्निंग मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करना है। हानि फ़ंक्शन, जिसे उद्देश्य फ़ंक्शन या लागत के रूप में भी जाना जाता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, अपने ब्राउज़र में TensorFlow.js, परीक्षा समीक्षा