TensorFlow는 예측과 실제 데이터 간의 차이를 최소화하기 위해 모델의 매개변수를 어떻게 최적화합니까?
토요일, 05 8 월 2023
by EITCA 아카데미
TensorFlow는 예측과 실제 데이터 간의 차이를 최소화하기 위해 다양한 최적화 알고리즘을 제공하는 강력한 오픈 소스 기계 학습 프레임워크입니다. TensorFlow에서 모델의 매개변수를 최적화하는 프로세스에는 손실 함수 정의, 옵티마이저 선택, 변수 초기화, 반복 업데이트 수행과 같은 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다. 먼저,
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모델에서 더 높은 정확도를 달성하기 위해 실험할 수 있는 하이퍼파라미터는 무엇입니까?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
기계 학습 모델에서 더 높은 정확도를 달성하기 위해 실험할 수 있는 몇 가지 하이퍼 매개변수가 있습니다. 하이퍼 매개변수는 학습 프로세스가 시작되기 전에 설정되는 조정 가능한 매개변수입니다. 학습 알고리즘의 동작을 제어하고 모델의 성능에 상당한 영향을 미칩니다. 고려해야 할 한 가지 중요한 하이퍼파라미터는