Neural Structured Learning (NSL) är ett ramverk för maskininlärning utvecklat av Google som möjliggör träning av neurala nätverk med hjälp av strukturerade signaler utöver standardfunktionsingångar. Detta ramverk är särskilt användbart i scenarier där data har en inneboende struktur som kan utnyttjas för att förbättra modellens prestanda. I samband med att ha många bilder på katter och hundar kan NSL användas för att förbättra inlärningsprocessen genom att införliva relationer mellan bilderna i träningsprocessen.
Ett sätt som NSL kan tillämpas i detta scenario är att använda grafregularisering. Grafregularisering innebär att man konstruerar en graf där noder representerar datapunkter (bilder av katter och hundar i detta fall) och kanter representerar relationer mellan datapunkterna. Dessa relationer kan definieras utifrån likheter mellan bilder, till exempel att bilder som är visuellt lika är sammankopplade med en kant i grafen. Genom att införliva denna grafstruktur i träningsprocessen uppmuntrar NSL modellen att lära sig representationer som respekterar relationerna mellan bilderna, vilket leder till förbättrad generalisering och robusthet.
När man tränar ett neuralt nätverk med hjälp av NSL med grafregularisering lär sig modellen inte bara av bildernas råa pixelvärden utan också från relationerna som kodas i grafen. Detta kan hjälpa modellen att generalisera bättre till osynliga data, eftersom den lär sig att fånga den underliggande strukturen för data utöver bara enskilda exempel. I samband med bilder på katter och hundar kan detta innebära att modellen lär sig egenskaper som är specifika för varje klass men också fångar likheter och skillnader mellan de två klasserna utifrån relationerna i grafen.
För att svara på frågan om NSL kan ta fram nya bilder utifrån befintliga bilder är det viktigt att klargöra att NSL själv inte genererar nya bilder. Istället används NSL för att förbättra träningsprocessen i ett neuralt nätverk genom att integrera strukturerade signaler, såsom grafrelationer, i inlärningsprocessen. Målet med NSL är att förbättra modellens förmåga att lära av den data den tillhandahålls, snarare än att generera nya datapunkter.
NSL kan användas för att träna neurala nätverk på datauppsättningar med strukturerade relationer, såsom bilder av katter och hundar, genom att införliva grafregularisering för att fånga den underliggande strukturen av data. Detta kan leda till förbättrad modellprestanda och generalisering genom att utnyttja relationerna mellan datapunkter utöver de råa funktionerna i datan.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hur kan man använda ett inbäddningslager för att automatiskt tilldela korrekta axlar för en plot av representation av ord som vektorer?
- Vad är syftet med maximal pooling i ett CNN?
- Hur tillämpas funktionsextraktionsprocessen i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning?
- Är det nödvändigt att använda en asynkron inlärningsfunktion för maskininlärningsmodeller som körs i TensorFlow.js?
- Vad är TensorFlow Keras Tokenizer API:s maximala antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API användas för att hitta de vanligaste orden?
- Vad är TOCO?
- Vilket är förhållandet mellan ett antal epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten av förutsägelse från att köra modellen?
- Ger pack grannarnas API i Neural Structured Learning av TensorFlow en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata?
- Vad är pack grann-APIet i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals