Czy dane wejściowe dotyczące struktury w uczeniu strukturalnym neuronowym można wykorzystać do uregulowania uczenia sieci neuronowej?
Neural Structured Learning (NSL) to platforma w TensorFlow, która umożliwia szkolenie sieci neuronowych przy użyciu sygnałów strukturalnych oprócz standardowych danych wejściowych. Ustrukturyzowane sygnały można przedstawić w postaci wykresów, gdzie węzły odpowiadają instancjom, a krawędzie przechwytują relacje między nimi. Wykresy te można wykorzystać do kodowania różnych typów
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow, Uczenie strukturalne neuronowe z TensorFlow, Trening z wykresami naturalnymi
Jak możemy zapobiegać niezamierzonemu oszukiwaniu podczas szkolenia w modelach głębokiego uczenia?
Zapobieganie niezamierzonemu oszukiwaniu podczas szkolenia w modelach głębokiego uczenia się ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia integralności i dokładności działania modelu. Niezamierzone oszukiwanie może wystąpić, gdy model nieumyślnie nauczy się wykorzystywać odchylenia lub artefakty w danych uczących, co prowadzi do mylących wyników. Aby rozwiązać ten problem, można zastosować kilka strategii w celu złagodzenia
Jakie są typowe techniki poprawy wydajności CNN podczas szkolenia?
Poprawa wydajności konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN) podczas szkolenia jest kluczowym zadaniem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Sieci CNN są szeroko stosowane w różnych zadaniach związanych z wizją komputerową, takich jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i segmentacja semantyczna. Zwiększenie wydajności CNN może prowadzić do większej dokładności, szybszej konwergencji i lepszego uogólnienia.
Jak możemy poprawić wydajność naszego modelu, przełączając się na klasyfikator głębokiej sieci neuronowej (DNN)?
Aby poprawić wydajność modelu poprzez przejście na klasyfikator głębokiej sieci neuronowej (DNN) w dziedzinie przypadków użycia uczenia maszynowego w modzie, można wykonać kilka kluczowych kroków. Głębokie sieci neuronowe odniosły ogromny sukces w różnych dziedzinach, w tym w zadaniach przetwarzania obrazu komputerowego, takich jak klasyfikacja obrazu, wykrywanie obiektów i segmentacja. Przez