Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow сапраўды адыгрывае вырашальную ролю ў стварэнні дапоўненага набору навучальных даных на аснове дадзеных натуральных графаў. NSL - гэта структура машыннага навучання, якая аб'ядноўвае даныя, структураваныя ў выглядзе графаў, у працэс навучання, павышаючы прадукцыйнасць мадэлі за кошт выкарыстання як даных функцый, так і даных графікаў. Выкарыстоўваючы
Чаму важна збалансаваць навучальны набор даных пры паглыбленым навучанні?
Збалансаванне набору навучальных даных вельмі важна для глыбокага навучання па некалькіх прычынах. Гэта гарантуе, што мадэль навучана на рэпрэзентатыўным і разнастайным наборы прыкладаў, што прыводзіць да лепшага абагульнення і павышэння прадукцыйнасці на нябачных дадзеных. У гэтай галіне якасць і колькасць навучальных даных гуляюць вырашальную ролю