Як TensorFlow аптымізуе параметры мадэлі, каб мінімізаваць розніцу паміж прагнозамі і фактычнымі дадзенымі?
TensorFlow - гэта магутная структура машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, якая прапануе мноства алгарытмаў аптымізацыі для мінімізацыі розніцы паміж прагнозамі і фактычнымі дадзенымі. Працэс аптымізацыі параметраў мадэлі ў TensorFlow уключае некалькі ключавых этапаў, такіх як вызначэнне функцыі страт, выбар аптымізатара, ініцыялізацыя зменных і выкананне ітэрацыйных абнаўленняў. па-першае,
З якімі гіперпараметрамі мы можам паэксперыментаваць, каб дасягнуць большай дакладнасці нашай мадэлі?
Для дасягнення большай дакладнасці ў нашай мадэлі машыннага навучання ёсць некалькі гіперпараметраў, з якімі мы можам эксперыментаваць. Гіперпараметры - гэта наладжвальныя параметры, якія задаюцца перад пачаткам працэсу навучання. Яны кіруюць паводзінамі алгарытму навучання і аказваюць істотны ўплыў на прадукцыйнасць мадэлі. Варта ўлічваць адзін важны гіперпараметр