convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ တိကျပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း နှင့် အခြားကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း နှင့် ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်သည် ကွဲပြားသော အခန်းကဏ္ဍများ ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်ကိုလည်ပတ်သောအခါ TensorFlow တွင် optimizer ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်သူသည် TensorFlow ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ခန့်မှန်းထားသော output နှင့် network ၏ အမှန်တကယ် output အကြားကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် ကွန်ရက်၏ parameters များကို ချိန်ညှိရန် တာဝန်ရှိသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့် Optimizer သည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သူ၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သူ၏ အခန်းကဏ္ဍသည် တိကျပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုသည် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ ခန့်မှန်းထားသောထွက်ရှိမှုနှင့် မျှော်မှန်းထားသောထွက်ရှိမှုအကြား ကွာဟချက်ကို တိုင်းတာသည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်အတွက် လမ်းညွှန်တစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, Colab တွင် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ဖြင့် ပေးထားသော စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနမူနာတွင် မည်သည့် optimizer နှင့် loss function ကိုအသုံးပြုသနည်း။
TensorFlow ဖြင့် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏ ဥပမာတွင်၊ အသုံးပြုသည့် အကောင်းဆုံးစနစ်မှာ Adam optimizer ဖြစ်ပြီး အသုံးပြုသော ဆုံးရှုံးမှုသည် Sparse Categorical Crossentropy ဖြစ်သည်။ Adam optimizer သည် AdaGrad နှင့် RMSProp ၏ အားသာချက်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် stochastic gradient descent (SGD) algorithm ၏ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အင်တိုက်အားတိုက် ချိန်ညှိပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူစာသားခွဲခြား, တစ် ဦး အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုဒီဇိုင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow.js ရှိ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow.js ရှိ ဆုံးရှုံးမှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ခန့်မှန်းထားသော အထွက်နှင့် အမှန်တကယ်ထွက်ရှိမှုကြား အမှားအယွင်း သို့မဟုတ် ကွဲလွဲမှုကို တိုင်းတာခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် ဤအမှားအယွင်းများကို အနည်းဆုံးဖြစ်စေရန်အတွက် မော်ဒယ်၏ဘောင်များကို ချိန်ညှိရန်ဖြစ်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်လုပ်ဆောင်ချက် သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ်ဟုလည်း လူသိများသော ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, သင်၏ browser ထဲတွင် TensorFlow.js, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်