Hoe optimaliseer TensorFlow die parameters van 'n model om die verskil tussen voorspellings en werklike data te minimaliseer?
TensorFlow is 'n kragtige oopbron-masjienleerraamwerk wat 'n verskeidenheid optimaliseringsalgoritmes bied om die verskil tussen voorspellings en werklike data te minimaliseer. Die proses om die parameters van 'n model in TensorFlow te optimaliseer, behels verskeie sleutelstappe, soos die definisie van 'n verliesfunksie, die keuse van 'n optimeerder, die inisiasie van veranderlikes en die uitvoering van iteratiewe opdaterings. Eerstens,
Wat is 'n paar hiperparameters waarmee ons kan eksperimenteer om hoër akkuraatheid in ons model te bereik?
Om hoër akkuraatheid in ons masjienleermodel te bereik, is daar verskeie hiperparameters waarmee ons kan eksperimenteer. Hiperparameters is verstelbare parameters wat gestel word voordat die leerproses begin. Hulle beheer die gedrag van die leeralgoritme en het 'n beduidende impak op die prestasie van die model. Een belangrike hiperparameter om te oorweeg is