Ger pack grannarnas API i Neural Structured Learning av TensorFlow en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata?
Lördag, 13 April 2024
by ankarb
Packgrannarnas API i Neural Structured Learning (NSL) av TensorFlow spelar verkligen en avgörande roll för att generera en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata. NSL är ett ramverk för maskininlärning som integrerar grafstrukturerad data i utbildningsprocessen, vilket förbättrar modellens prestanda genom att utnyttja både funktionsdata och grafdata. Genom att använda
Varför är det viktigt att balansera utbildningsdataset i djupinlärning?
Söndag 13 augusti 2023
by EITCA Academy
Att balansera träningsdataset är av yttersta vikt vid djupinlärning av flera skäl. Det säkerställer att modellen tränas på en representativ och mångsidig uppsättning exempel, vilket leder till bättre generalisering och förbättrad prestanda på osynliga data. Inom detta område spelar kvaliteten och kvantiteten av träningsdata en avgörande roll
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLPTFK Deep Learning med Python, TensorFlow och Keras, Data, Läser in dina egna data, Examensgranskning
Taggad under:
Artificiell intelligens, Bias, Databalansering, Deep Learning, Generalisering, Träningsdatauppsättning