TensorFlow의 Neural Structured Learning의 Pack Neighbors API는 자연 그래프 데이터를 기반으로 증강 훈련 데이터 세트를 생성합니까?
토요일 13 4월 2024
by 앙카르브
TensorFlow의 NSL(Neural Structured Learning)에 있는 Pack Neighbors API는 실제로 자연 그래프 데이터를 기반으로 증강 훈련 데이터 세트를 생성하는 데 중요한 역할을 합니다. NSL은 그래프 구조의 데이터를 학습 프로세스에 통합하여 특징 데이터와 그래프 데이터를 모두 활용하여 모델의 성능을 향상시키는 기계 학습 프레임워크입니다. 활용하여
딥러닝에서 훈련 데이터 세트의 균형을 맞추는 것이 왜 중요한가요?
일요일, 13 8 월 2023
by EITCA 아카데미
훈련 데이터세트의 균형을 맞추는 것은 여러 가지 이유로 딥러닝에서 가장 중요합니다. 이를 통해 모델이 대표적이고 다양한 예시 세트에 대해 훈련되어 보이지 않는 데이터에 대한 일반화가 향상되고 성능이 향상됩니다. 이 분야에서는 훈련 데이터의 품질과 양이 중요한 역할을 합니다.