ニューラル構造化学習の構造入力を使用して、ニューラル ネットワークのトレーニングを正規化することはできますか?
土曜日、13 4月2024
by アンカルブ
Neural Structured Learning (NSL) は、標準の特徴入力に加えて構造化信号を使用してニューラル ネットワークのトレーニングを可能にする TensorFlow のフレームワークです。構造化された信号はグラフとして表すことができ、ノードはインスタンスに対応し、エッジはそれらの間の関係をキャプチャします。これらのグラフを使用して、さまざまなタイプのデータをエンコードできます。
深層学習モデルのトレーニング中に意図しない不正行為を防ぐにはどうすればよいでしょうか?
日曜日、13 8月2023
by EITCAアカデミー
深層学習モデルのトレーニング中に意図しない不正行為を防止することは、モデルのパフォーマンスの整合性と正確性を確保するために重要です。 モデルがトレーニング データ内のバイアスやアーチファクトを悪用することを誤って学習し、誤解を招く結果につながる場合、意図しない不正行為が発生する可能性があります。 この問題に対処するには、いくつかの戦略を採用して、
トレーニング中に CNN のパフォーマンスを向上させるための一般的なテクニックにはどのようなものがありますか?
日曜日、13 8月2023
by EITCAアカデミー
トレーニング中の畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) のパフォーマンスを向上させることは、人工知能の分野において重要なタスクです。 CNN は、画像分類、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーションなど、さまざまなコンピューター ビジョン タスクに広く使用されています。 CNN のパフォーマンスを強化すると、精度が向上し、収束が速くなり、一般化が向上します。
機械学習のユースケースの分野で流行しているディープ ニューラル ネットワーク (DNN) 分類器に切り替えてモデルのパフォーマンスを向上させるには、いくつかの重要な手順を実行できます。 ディープ ニューラル ネットワークは、画像分類、物体検出、セグメンテーションなどのコンピューター ビジョン タスクを含む、さまざまな分野で大きな成功を収めています。 による
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習, 機械学習のさらなるステップ, ファッションにおける機械学習のユースケース, 試験の復習
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