Bagaimanakah TensorFlow mengoptimumkan parameter model untuk meminimumkan perbezaan antara ramalan dan data sebenar?
TensorFlow ialah rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang berkuasa yang menawarkan pelbagai algoritma pengoptimuman untuk meminimumkan perbezaan antara ramalan dan data sebenar. Proses mengoptimumkan parameter model dalam TensorFlow melibatkan beberapa langkah utama, seperti mentakrifkan fungsi kehilangan, memilih pengoptimum, memulakan pembolehubah dan melaksanakan kemas kini berulang. pertama,
Apakah beberapa hiperparameter yang boleh kami uji untuk mencapai ketepatan yang lebih tinggi dalam model kami?
Untuk mencapai ketepatan yang lebih tinggi dalam model pembelajaran mesin kami, terdapat beberapa hiperparameter yang boleh kami uji. Hiperparameter ialah parameter boleh laras yang ditetapkan sebelum proses pembelajaran bermula. Mereka mengawal tingkah laku algoritma pembelajaran dan mempunyai kesan yang ketara terhadap prestasi model. Satu hiperparameter penting untuk dipertimbangkan ialah