TensorFlow ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံရှိ အထွက်အလွှာနှင့် လျှို့ဝှက်အလွှာများအကြား ကွာခြားချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်ရှိ အထွက်အလွှာနှင့် လျှို့ဝှက်အလွှာများသည် ကွဲပြားသောရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးပြီး မတူညီသောဝိသေသလက္ခဏာများရှိသည်။ ဤအလွှာများကြား ခြားနားချက်ကို နားလည်ခြင်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ထိထိရောက်ရောက် ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတို့အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ အထွက်အလွှာသည် အလိုရှိသော output သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်ရန် တာဝန်ရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်၏ နောက်ဆုံးအလွှာဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, အာရုံကြောကွန်ယက်မော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင် အထွက်အလွှာရှိ ဘက်လိုက်မှုအရေအတွက်ကို မည်သို့သတ်မှတ်သနည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုတွင်၊ အထွက်အလွှာရှိ ဘက်လိုက်မှုအရေအတွက်ကို အထွက်အလွှာရှိ နျူရွန်အရေအတွက်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။ အထွက်အလွှာရှိ နျူရွန်တစ်ခုစီသည် ၎င်းအတွင်း လိုက်လျောညီထွေမှုနှင့် ထိန်းချုပ်မှုအဆင့်တစ်ခုကို မိတ်ဆက်ရန်အတွက် ၎င်း၏အလေးချိန်ရှိသော သွင်းအားစုများထဲသို့ ဘက်လိုက်မှုအခေါ်အဝေါ်ကို ပေါင်းထည့်ရန် လိုအပ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, အာရုံကြောကွန်ယက်မော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Adam optimizer သည် neural network model ကို မည်သို့ optimize လုပ်သနည်း။
Adam optimizer သည် neural network မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် အသုံးပြုသည့် ရေပန်းစားသော optimization algorithm တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် AdaGrad နှင့် RMSProp အယ်လဂိုရီသမ်များဖြစ်သည့် အခြားသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နည်းနှစ်ခု၏ အားသာချက်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်နှစ်ခုလုံး၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ Adam သည် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် ထိရောက်ပြီး ထိရောက်သောချဉ်းကပ်မှုကို ပေးပါသည်။ နားလည်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, အာရုံကြောကွန်ယက်မော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက် မော်ဒယ်တွင် အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ အခန်းကဏ္ဍကား အဘယ်နည်း။
အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ကွန်ရက်သို့ မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်သော အသွင်အပြင်ကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်များတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပြီး ၎င်းကို လေ့လာရန်နှင့် ဒေတာအတွင်းရှိ ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို နမူနာယူနိုင်စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများ၊ ၎င်းတို့၏ ဂုဏ်သတ္တိများနှင့် ကွန်ရက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်းတို့၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် နမူနာများ ပံ့ပိုးပေးမည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, အာရုံကြောကွန်ယက်မော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုတွင် MNIST ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
MNIST ဒေတာအတွဲကို TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနေပြီး ၎င်း၏ သိသာထင်ရှားသော ပံ့ပိုးမှုများနှင့် သင်ကြားပြသပေးသော တန်ဖိုးများ။ Modified National Institute of Standards and Technology ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော MNIST သည် အမျိုးမျိုးသော machine learning algorithms များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအတွက် စံသတ်မှတ်ချက်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည့် လက်ရေးဂဏန်းများစုစည်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, အာရုံကြောကွန်ယက်မော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်