Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
Сувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання з'яўляецца найважнейшым аспектам, які істотна ўплывае на прадукцыйнасць і здольнасць мадэлі да абагульнення. Эпоха адносіцца да аднаго поўнага праходжання ўсяго навучальнага набору даных. Вельмі важна разумець, як колькасць эпох уплывае на дакладнасць прагнозу
Якая мэта выкарыстання эпох у паглыбленым навучанні?
Мэтай выкарыстання эпох у глыбокім навучанні з'яўляецца навучанне нейроннай сеткі шляхам ітэратыўнага прадстаўлення навучальных даных у мадэль. Эпоха вызначаецца як адзін поўны праход праз увесь навучальны набор даных. На працягу кожнай эпохі мадэль абнаўляе свае ўнутраныя параметры ў залежнасці ад памылкі, якую яна робіць пры прагназаванні выхаду
Якія былі адрозненні паміж базавай, маленькай і большай мадэлямі з пункту гледжання архітэктуры і прадукцыйнасці?
Адрозненні паміж базавай, малой і большай мадэлямі з пункту гледжання архітэктуры і прадукцыйнасці можна звязаць з розніцай у колькасці слаёў, адзінак і параметраў, якія выкарыстоўваюцца ў кожнай мадэлі. Увогуле, архітэктура мадэлі нейронавай сеткі адносіцца да арганізацыі і размяшчэння яе слаёў, у той час як прадукцыйнасць адносіцца да таго, як
Чым недастатковае абсталяванне адрозніваецца ад празмернага з пункту гледжання прадукцыйнасці мадэлі?
Недастатковая і празмерная ўстаноўка - дзве агульныя праблемы ў мадэлях машыннага навучання, якія могуць істотна паўплываць на іх прадукцыйнасць. З пункту гледжання прадукцыйнасці мадэлі, недастатковасць узнікае, калі мадэль занадта простая, каб зафіксаваць асноўныя заканамернасці ў даных, што прыводзіць да нізкай дакладнасці прагназавання. З іншага боку, празмернае прыстасаванне адбываецца, калі мадэль становіцца занадта складанай
Растлумачце канцэпцыю недастатковасці і чаму яна ўзнікае ў мадэлях машыннага навучання.
Недастатковасць - гэта з'ява, якая ўзнікае ў мадэлях машыннага навучання, калі мадэль не можа захапіць асноўныя заканамернасці і адносіны, прысутныя ў даных. Ён характарызуецца высокім ухілам і нізкай дысперсіяй, у выніку чаго мадэль занадта простая, каб дакладна адлюстраваць складанасць даных. У гэтым тлумачэнні мы будзем
Якія адхіленні назіраліся ў прадукцыйнасці мадэлі на новых, нябачаных дадзеных?
Прадукцыйнасць мадэлі машыннага навучання на новых нябачных даных можа адрознівацца ад яе прадукцыйнасці на навучальных даных. Гэтыя адхіленні, таксама вядомыя як памылкі абагульнення, узнікаюць з-за некалькіх фактараў у мадэлі і дадзеных. У кантэксце AutoML Vision, магутнага інструмента, прадастаўленага Google Cloud для задач класіфікацыі відарысаў,