신경망 구조 학습의 구조 입력을 사용하여 신경망 훈련을 정규화할 수 있나요?
토요일 13 4월 2024
by 앙카르브
NSL(신경 구조적 학습)은 표준 기능 입력 외에 구조화된 신호를 사용하여 신경망을 훈련할 수 있는 TensorFlow의 프레임워크입니다. 구조화된 신호는 그래프로 표현될 수 있으며, 여기서 노드는 인스턴스에 해당하고 에지는 인스턴스 간의 관계를 캡처합니다. 이 그래프는 다양한 유형의 인코딩에 사용될 수 있습니다.
딥 러닝 모델에서 훈련하는 동안 의도하지 않은 부정 행위를 어떻게 방지할 수 있습니까?
일요일, 13 8 월 2023
by EITCA 아카데미
딥 러닝 모델에서 훈련하는 동안 의도하지 않은 부정 행위를 방지하는 것은 모델 성능의 무결성과 정확성을 보장하는 데 중요합니다. 의도하지 않은 부정 행위는 모델이 교육 데이터의 편향 또는 아티팩트를 악용하는 방법을 실수로 학습하여 잘못된 결과를 초래할 때 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 전략을 사용하여 다음을 완화할 수 있습니다.
훈련 중에 CNN의 성능을 향상시키는 일반적인 기술은 무엇입니까?
일요일, 13 8 월 2023
by EITCA 아카데미
훈련 중 CNN(Convolutional Neural Network)의 성능을 향상시키는 것은 인공지능 분야에서 중요한 작업입니다. CNN은 이미지 분류, 객체 감지, 의미론적 분할과 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업에 널리 사용됩니다. CNN의 성능을 향상하면 정확도가 향상되고 수렴이 빨라지며 일반화가 개선될 수 있습니다.
DNN(심층 신경망) 분류기로 전환하여 모델의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
패션의 기계 학습 사용 사례 분야에서 DNN(심층 신경망) 분류기로 전환하여 모델의 성능을 개선하기 위해 몇 가지 주요 단계를 수행할 수 있습니다. 심층 신경망은 이미지 분류, 객체 감지 및 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업을 포함하여 다양한 영역에서 큰 성공을 거두었습니다. 에 의해