CNN のトレーニング データはどのように準備すればよいでしょうか? 関係する手順を説明します。
日曜日、13 8月2023
by EITCAアカデミー
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) のトレーニング データの準備には、最適なモデルのパフォーマンスと正確な予測を確保するためのいくつかの重要な手順が含まれます。 トレーニング データの質と量は、パターンを効果的に学習して一般化する CNN の能力に大きく影響するため、このプロセスは非常に重要です。 この回答では、次の手順について説明します。
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深層学習においてトレーニング データセットのバランスを取ることが重要なのはなぜですか?
日曜日、13 8月2023
by EITCAアカデミー
トレーニング データセットのバランスを取ることは、いくつかの理由からディープ ラーニングにおいて最も重要です。 これにより、代表的で多様な例のセットに基づいてモデルがトレーニングされることが保証され、これにより一般化が向上し、目に見えないデータのパフォーマンスが向上します。 この分野では、トレーニング データの質と量が重要な役割を果たします。
暗号通貨の価格変動を予測するためのリカレント ニューラル ネットワークを構築する場合、データのバランスを手動で調整するにはどのような手順が必要ですか?
日曜日、13 8月2023
by EITCAアカデミー
暗号通貨の価格変動を予測するためのリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) を構築する場合、手動でデータのバランスをとることは、モデルのパフォーマンスと精度を確保するための重要なステップです。 データのバランスをとるには、クラスの不均衡の問題に対処する必要があります。クラスの不均衡は、データセット内のインスタンス数に大きな差がある場合に発生します。
- に掲載されました Artificial Intelligence, Python、TensorFlow、Kerasを使用したEITC/AI/DLPTFKディープラーニング, リカレントニューラルネットワーク, RNNシーケンスデータのバランシング, 試験の復習
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Artificial Intelligence, クラスの不均衡, データ増強, データバランシング, オーバーサンプリング, リカレントニューラルネットワーク, アンダーサンプリング
仮想通貨の価格変動を予測するためのリカレント ニューラル ネットワークを構築するという文脈において、データのバランスをとることがなぜ重要なのでしょうか?
日曜日、13 8月2023
by EITCAアカデミー
暗号通貨の価格変動を予測するためのリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) を構築する場合、最適なパフォーマンスと正確な予測を保証するためにデータのバランスを取ることが重要です。 データのバランスをとるとは、各クラスのインスタンスの数が均等に分散されていない、データセット内のクラスの不均衡に対処することを指します。 これは