batch အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲ အရွယ်အစားသည် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ အားလုံးဖြစ်ပါသလား။
အသုတ်အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားတို့သည် စက်သင်ယူမှုတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောကဏ္ဍများဖြစ်ပြီး အများအားဖြင့် hyperparameters များအဖြစ် ရည်ညွှန်းကြသည်။ ဤသဘောတရားကို နားလည်ရန် ဝေါဟာရတစ်ခုစီကို တစ်ဦးချင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကြည့်ကြပါစို့။ အစုလိုက်အရွယ်အစား- အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏အလေးချိန်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ခြင်းမပြုမီ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နမူနာအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပြဇာတ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အကြံပြုထားသော အတွဲအရွယ်အစားမှာ အဘယ်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အကြံပြုထားသော အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် ရရှိနိုင်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ မော်ဒယ်၏ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားစသည့် အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ချက်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ခြင်းမပြုမီ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နမူနာအရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုတ်အရွယ်အစား၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း။ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် ဘယ်လိုသက်ရောက်မှုရှိလဲ။
အသုတ်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သောကြောင့် Convolutional Neural Networks (CNNs) လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသော ကန့်သတ်ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ batch size သည် ရှေ့နှင့်နောက်သို့ တစ်ခုတည်းသော network မှတဆင့်ပြန့်ပွားနေသော လေ့ကျင့်ရေးနမူနာအရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ သုတ်၏ အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်ခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
RNN အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် "အတုံးအရွယ်အစား" နှင့် "n chunks" ဘောင်များ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Recurrent Neural Network (RNN) ကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် "အတုံးအရွယ်အစား" နှင့် "n အတုံးများ" ကန့်သတ်ချက်များသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင် သီးခြားရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် ထည့်သွင်းဒေတာကိုပုံဖော်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း RNN မော်ဒယ်၏အပြုအမူကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ "အတုံးအရွယ်အစား" ကန့်သတ်ချက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, Tensorflow အတွက် RNN ဥပမာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
batch size parameter သည် အာရုံကြောကွန်ရက်ရှိ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
batch size parameter သည် neural network ၏လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းမှပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် optimization algorithm တစ်ခုချင်းစီတွင် အသုံးပြုသည့် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများ၏ အရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သောကြောင့် သင့်လျော်သော အသုတ်အရွယ်အစားကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ သင်တန်းချိန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ပိုမိုသောအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုခြင်း, 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။