ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အမှန်တကယ်ဒေတာများကြား ခြားနားချက်ကို လျှော့ချရန် TensorFlow သည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ကန့်သတ်ချက်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် မည်သို့လုပ်ဆောင်သနည်း။
TensorFlow သည် ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အမှန်တကယ်ဒေတာအကြား ခြားနားချက်ကို လျှော့ချရန် အမျိုးမျိုးသော optimization algorithms များကို ပေးဆောင်သည့် အစွမ်းထက်သော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow ရှိ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဆုံးရှုံးမှုတစ်ခုအား သတ်မှတ်ခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအား ရွေးချယ်ခြင်း၊ ကိန်းရှင်များကို အစပြုခြင်းနှင့် ထပ်ခါထပ်ခါ မွမ်းမံခြင်းများ လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အဓိကအဆင့်များ ပါဝင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, စက်သင်ယူမှု၏အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်တွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်နိုင်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်နိုင်သော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများစွာရှိသည်။ Hyperparameter များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သတ်မှတ်ချိန်ညှိနိုင်သော ဘောင်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ပြီး မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်အရေးကြီးသော hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။