機器學習中的學習率是多少?
週二,14 2023月
by 赫馬·古納塞卡蘭
學習率是機器學習背景下的關鍵模型調整參數。 它根據從先前訓練步驟獲得的資訊來確定每個訓練步驟迭代的步長。 透過調整學習率,我們可以控制模型從訓練資料中學習的速率,
什麼是梯度消失問題?
週一,14 2023月
by 布萊恩·巴克利
梯度消失問題是深度神經網絡訓練中出現的一個挑戰,特別是在基於梯度的優化算法中。 它指的是在學習過程中梯度通過深層網絡各層向後傳播時呈指數遞減的問題。 這種現象會嚴重阻礙收斂
訓練 CNN 時反向傳播的目的是什麼?
8月,13 2023日(星期日)
by EITCA學院
反向傳播在訓練卷積神經網絡 (CNN) 中發揮著至關重要的作用,它使網絡能夠根據前向傳播過程中產生的誤差來學習和更新其參數。 反向傳播的目的是有效計算網絡參數相對於給定損失函數的梯度,從而允許
TensorFlow 中“train_neural_network”函數的用途是什麼?
週二,08 2023月
by EITCA學院
TensorFlow 中的“train_neural_network”函數在深度學習領域發揮著至關重要的作用。 TensorFlow 是一個廣泛用於構建和訓練神經網絡的開源庫,“train_neural_network”函數專門促進了神經網絡模型的訓練過程。 該函數對於優化模型參數以提高模型性能起著至關重要的作用
TensorFlow 如何優化模型的參數以最小化預測與實際數據之間的差異?
週六,05 2023月
by EITCA學院
TensorFlow 是一個強大的開源機器學習框架,提供多種優化算法,以最大限度地減少預測與實際數據之間的差異。 在 TensorFlow 中優化模型參數的過程涉及幾個關鍵步驟,例如定義損失函數、選擇優化器、初始化變量和執行迭代更新。 首先,