क्या तंत्रिका संरचित शिक्षण में संरचना इनपुट का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण को नियमित करने के लिए किया जा सकता है?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (NSL) TensorFlow में एक ढांचा है जो मानक फीचर इनपुट के अलावा संरचित संकेतों का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण की अनुमति देता है। संरचित संकेतों को ग्राफ़ के रूप में दर्शाया जा सकता है, जहां नोड्स उदाहरणों से मेल खाते हैं और किनारे उनके बीच संबंधों को कैप्चर करते हैं। इन ग्राफ़ का उपयोग विभिन्न प्रकार के एन्कोडिंग के लिए किया जा सकता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकन के साथ प्रशिक्षण
गहन शिक्षण मॉडल में प्रशिक्षण के दौरान हम अनजाने में होने वाली धोखाधड़ी को कैसे रोक सकते हैं?
गहन शिक्षण मॉडल में प्रशिक्षण के दौरान अनजाने में हुई धोखाधड़ी को रोकना मॉडल के प्रदर्शन की अखंडता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है। अनजाने में धोखाधड़ी तब हो सकती है जब मॉडल अनजाने में प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रहों या कलाकृतियों का फायदा उठाना सीखता है, जिससे भ्रामक परिणाम मिलते हैं। इस समस्या के समाधान के लिए, इसे कम करने के लिए कई रणनीतियों को नियोजित किया जा सकता है
प्रशिक्षण के दौरान सीएनएन के प्रदर्शन में सुधार के लिए कुछ सामान्य तकनीकें क्या हैं?
प्रशिक्षण के दौरान कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के प्रदर्शन में सुधार करना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कार्य है। सीएनएन का व्यापक रूप से विभिन्न कंप्यूटर विज़न कार्यों, जैसे छवि वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सिमेंटिक सेगमेंटेशन के लिए उपयोग किया जाता है। सीएनएन के प्रदर्शन को बढ़ाने से बेहतर सटीकता, तेज अभिसरण और बेहतर सामान्यीकरण हो सकता है।
डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) क्लासिफायरियर पर स्विच करके हम अपने मॉडल के प्रदर्शन को कैसे सुधार सकते हैं?
फैशन में मशीन लर्निंग के उपयोग के मामले में डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) क्लासिफायरियर पर स्विच करके एक मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए, कई महत्वपूर्ण कदम उठाए जा सकते हैं। डीप न्यूरल नेटवर्क ने विभिन्न डोमेन में बड़ी सफलता दिखाई है, जिसमें कंप्यूटर विज़न कार्य जैसे छवि वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन शामिल हैं। द्वारा