Wat is die doel om 'n model in TensorFlow saam te stel?
Die doel van die samestelling van 'n model in TensorFlow is om die hoëvlak, mens-leesbare kode wat deur die ontwikkelaar geskryf is, om te skakel na 'n laevlak-voorstelling wat doeltreffend deur die onderliggende hardeware uitgevoer kan word. Hierdie proses behels verskeie belangrike stappe en optimalisering wat bydra tot die algehele prestasie en doeltreffendheid van die model. Eerstens, die samestellingsproses
Hoe word die model saamgestel en opgelei in TensorFlow.js, en wat is die rol van die kategoriese kruisentropieverliesfunksie?
In TensorFlow.js behels die proses om 'n model saam te stel en op te lei verskeie stappe wat noodsaaklik is vir die bou van 'n neurale netwerk wat in staat is om klassifikasietake uit te voer. Hierdie antwoord het ten doel om 'n gedetailleerde en omvattende verduideliking van hierdie stappe te verskaf, met die klem op die rol van die kategoriese kruis-entropieverliesfunksie. Eerstens, om 'n neurale netwerkmodel te bou