Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
API съседите на пакета в Neural Structured Learning (NSL) на TensorFlow наистина играят решаваща роля в генерирането на разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни. NSL е рамка за машинно обучение, която интегрира графично структурирани данни в процеса на обучение, подобрявайки производителността на модела чрез използване както на данни за функции, така и на графики. Чрез използване на
Защо е важно да балансирате набора от данни за обучение при задълбочено обучение?
Балансирането на набора от данни за обучение е от изключителна важност при задълбочено обучение по няколко причини. Той гарантира, че моделът е обучен върху представителен и разнообразен набор от примери, което води до по-добро обобщение и подобрена производителност при невидими данни. В тази област качеството и количеството на данните за обучението играят решаваща роля