Как TensorFlow оптимизира параметрите на модел, за да минимизира разликата между прогнозите и действителните данни?
TensorFlow е мощна рамка за машинно обучение с отворен код, която предлага разнообразие от оптимизационни алгоритми за минимизиране на разликата между прогнози и действителни данни. Процесът на оптимизиране на параметрите на модел в TensorFlow включва няколко ключови стъпки, като дефиниране на функция за загуба, избор на оптимизатор, инициализиране на променливи и извършване на итеративни актуализации. първо,
Кои са някои хиперпараметри, с които можем да експериментираме, за да постигнем по-висока точност в нашия модел?
За да постигнем по-висока точност в нашия модел на машинно обучение, има няколко хиперпараметъра, с които можем да експериментираме. Хиперпараметрите са регулируеми параметри, които се задават преди началото на процеса на обучение. Те контролират поведението на алгоритъма за обучение и имат значително влияние върху производителността на модела. Един важен хиперпараметър, който трябва да имате предвид, е