Kako TensorFlow optimizira parametre modela kako bi smanjio razliku između predviđanja i stvarnih podataka?
Subota, kolovoz 05 2023
by EITCA akademija
TensorFlow je moćan okvir za strojno učenje otvorenog koda koji nudi razne optimizacijske algoritme za smanjenje razlike između predviđanja i stvarnih podataka. Proces optimiziranja parametara modela u TensorFlowu uključuje nekoliko ključnih koraka, kao što je definiranje funkcije gubitka, odabir optimizatora, inicijaliziranje varijabli i izvođenje iterativnih ažuriranja. Prvo,
Koji su neki hiperparametri s kojima možemo eksperimentirati kako bismo postigli veću točnost u našem modelu?
Srijeda, 02 kolovoz 2023
by EITCA akademija
Kako bismo postigli veću točnost u našem modelu strojnog učenja, postoji nekoliko hiperparametara s kojima možemo eksperimentirati. Hiperparametri su podesivi parametri koji se postavljaju prije početka procesa učenja. Oni kontroliraju ponašanje algoritma učenja i imaju značajan utjecaj na performanse modela. Jedan važan hiperparametar koji treba uzeti u obzir je