အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အမှန်ပင် အလွတ်ကျက်နိုင်ခြေ မြင့်မားစေပြီး အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည် ။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပျက်သဘောဆောင်သည့်အတိုင်းအတာအထိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ အသေးစိတ်နှင့် ဆူညံသံများကို လေ့လာသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ၎င်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များအပါအဝင် စက်သင်ယူမှုတွင် ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်၏ ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်သည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် သီးခြားအလွှာတစ်ခုတွင် နျူရွန်များလွန်းသောအခါ၊ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင်ပါရှိသော ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာရန် မော်ဒယ်၏စွမ်းရည်ကို တိုးစေသည်။ ဤစွမ်းရည်များ မြင့်မားလာခြင်းသည် မမြင်ရသော အချက်အလက်များကို ယေဘုယျအားဖြင့် ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သော အရင်းခံပုံစံများကို လေ့လာခြင်းအစား လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများကို ကျက်မှတ်စေသော ကွန်ရက်ကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ အကျိုးဆက်အနေဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ထူးထူးခြားခြား ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ယေဘုယျဖော်ပြရန် ပျက်ကွက်ကာ လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းသွားစေသည်။
ဤသဘောတရားကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်ရန်၊ ကြောင်နှင့် ခွေးရုပ်ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအား လေ့ကျင့်ပေးနေသည့် ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ အကယ်၍ ကွန်ရက်တွင် သီးခြားအလွှာတစ်ခုတွင် အာရုံကြောအရေအတွက် အလွန်အကျွံရှိနေပါက၊ ကြောင်နှင့် ခွေးများကြား စရိုက်လက္ခဏာများကို ခွဲခြားခြင်းထက် အာရုံစိုက်ခြင်းထက် နောက်ခံ သို့မဟုတ် အလင်းရောင်အခြေအနေများကဲ့သို့သော လေ့ကျင့်ရေးပုံရိပ်များကဲ့သို့သော သီးခြားအင်္ဂါရပ်များကို စတင်ကျက်မှတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အတန်းနှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားသည့် မရှိမဖြစ်အင်္ဂါရပ်များကို မလေ့လာထားသောကြောင့် မော်ဒယ်သည် ယခင်က မမြင်ဖူးသော ပုံများဖြင့် တင်ပြသောအခါ ညံ့ဖျင်းစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ရာ လွန်ကဲစွာ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာရှိ အာရုံကြောများ အရေအတွက်ကို တိုးလာသောအခါ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နိုင်ခြေကို လျော့ပါးစေရန် ဘုံနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းများဖြစ်သည်။ L1 နှင့် L2 ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ကျောင်းထွက်ခြင်းနှင့် စောစီးစွာရပ်တန့်ခြင်းကဲ့သို့သော ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းများကို ကွန်ရက်အလွန်ရှုပ်ထွေးပြီး လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် ကိုက်ညီမှုလွန်ကဲခြင်းမှ ကာကွယ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ ဤနည်းပညာများသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ကန့်သတ်ချက်များကို မိတ်ဆက်ပေးပြီး မော်ဒယ်အား တိကျသောဥပမာများကို ကျက်မှတ်ခြင်းထက် ဒေတာရှိ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောပုံစံများကို သင်ယူခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ရန် တွန်းအားပေးသည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာအတုတစ်ခုရှိ အာရုံကြောများအရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်ခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာရန် မော်ဒယ်၏စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် အလွတ်ကျက်ခြင်းနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နိုင်ချေကိုလည်း တိုးစေပါသည်။ သင့်လျော်သော ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းစနစ်များကို အသုံးချခြင်းသည် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်မှုတို့ကြား ဟန်ချက်ညီစေရန် အရေးကြီးသည်၊၊ အာရုံကြောကွန်ရက်သည် အလွန်အကျွံမကိုက်ဘဲ ဒေတာများမှ ထိထိရောက်ရောက် သင်ယူနိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)