ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် CNN ၏ output layer တွင် အဘယ်ကြောင့် node 2 ခုသာရှိသနည်း။
ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် Convolutional Neural Network (CNN) ၏ အထွက်အလွှာတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်း၏ binary သဘောသဘာဝကြောင့် node 2 ခုသာရှိသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ထည့်သွင်းပုံသည် "ခွေး" အတန်း သို့မဟုတ် "ကြောင်" အတန်းနှင့် သက်ဆိုင်ခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် အထွက်တိုးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်တည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
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
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အလွှာတစ်ခုစီရှိ ယူနစ်အရေအတွက်များအပါအဝင် ဥပမာတွင်အသုံးပြုထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်၏တည်ဆောက်ပုံကို ရှင်းပြပါ။
ဥပမာတွင် အသုံးပြုထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်၏ တည်ဆောက်ပုံသည် အလွှာသုံးဆင့်ပါရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်သည်- ထည့်သွင်းအလွှာ၊ လျှို့ဝှက်အလွှာနှင့် အထွက်အလွှာ။ ထည့်သွင်းသည့်အလွှာတွင် 784 ယူနစ်များပါ၀င်ပြီး input image ရှိ pixels အရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ ထည့်သွင်းလွှာရှိ ယူနစ်တစ်ခုစီသည် ပြင်းထန်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသော ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားမှုတစ်ခုတွင် အထွက်အလွှာ၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ အဘယ်နည်း။
အထွက်အလွှာသည် TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသော ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားမှုတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ နောက်ဆုံးအလွှာအနေဖြင့်၊ ၎င်းသည် ထည့်သွင်းပုံအပေါ်အခြေခံ၍ အလိုရှိသော အထွက် သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းချက်အား ထုတ်လုပ်ရန် တာဝန်ရှိသည်။ အထွက်အလွှာတွင် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော နျူရွန်များ ပါဝင်ပြီး တစ်ခုစီသည် သီးခြားအတန်း သို့မဟုတ် အမျိုးအစားတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, image classifier တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်