Mi a kapcsolat a gépi tanulási modell számos korszaka és a modell futtatásából származó előrejelzés pontossága között?
A gépi tanulási modellben szereplő korszakok száma és az előrejelzés pontossága közötti kapcsolat döntő fontosságú szempont, amely jelentősen befolyásolja a modell teljesítményét és általánosító képességét. Egy korszak egy teljes áthaladásra utal a teljes képzési adatkészleten. Alapvető fontosságú annak megértése, hogy a korszakok száma hogyan befolyásolja az előrejelzés pontosságát
Mi a célja a korszakok használatának a mélytanulásban?
Az epochák mélytanulásban való felhasználásának célja egy neurális hálózat betanítása a betanítási adatok iteratív bemutatásával a modellben. Egy korszakot úgy definiálunk, mint egy teljes áthaladást a teljes képzési adatkészleten. Az egyes korszakok során a modell frissíti belső paramétereit a kimenet előrejelzése során elkövetett hiba alapján
Milyen különbségek voltak az alap, a kicsi és a nagyobb modellek között az architektúra és a teljesítmény tekintetében?
Az alapvonal, a kis és a nagyobb modellek közötti architektúra és teljesítménybeli különbségek az egyes modellekben használt rétegek, egységek és paraméterek számának eltéréseire vezethetők vissza. Általánosságban elmondható, hogy egy neurális hálózati modell architektúrája a rétegeinek szervezésére és elrendezésére utal, míg a teljesítmény arra utal, hogy
Miben különbözik az alul- és túlillesztés a modell teljesítményét tekintve?
Az alul- és túlillesztés két gyakori probléma a gépi tanulási modellekben, amelyek jelentősen befolyásolhatják a teljesítményüket. Ami a modell teljesítményét illeti, az alulillesztés akkor fordul elő, ha a modell túl egyszerű ahhoz, hogy rögzítse az adatok mögöttes mintázatait, ami rossz előrejelzési pontosságot eredményez. Másrészt a túlillesztés akkor történik, amikor egy modell túl bonyolulttá válik
Magyarázza el az alulillesztés fogalmát, és azt, hogy miért fordul elő a gépi tanulási modellekben.
Az alulilleszkedés olyan jelenség, amely a gépi tanulási modellekben fordul elő, amikor a modell nem képes megragadni az adatokban jelenlévő mögöttes mintákat és kapcsolatokat. Nagy torzítás és alacsony szórás jellemzi, ami túl egyszerű modellt eredményez az adatok összetettségének pontos ábrázolásához. Ebben a magyarázatban megtesszük
Milyen eltéréseket figyeltek meg a modell teljesítményében új, nem látott adatokon?
A gépi tanulási modell teljesítménye új, nem látott adatokon eltérhet a betanítási adatokon nyújtott teljesítményétől. Ezek az eltérések, más néven általánosítási hibák, a modellben és az adatokban több tényező miatt keletkeznek. Az AutoML Vision kontextusában, amely a Google Cloud által biztosított hatékony eszköz a képosztályozási feladatokhoz,