Kako TensorFlow optimizira parametre modela kako bi minimizirao razliku između predviđanja i stvarnih podataka?
TensorFlow je moćan okvir za mašinsko učenje otvorenog koda koji nudi niz algoritama optimizacije kako bi se minimizirala razlika između predviđanja i stvarnih podataka. Proces optimizacije parametara modela u TensorFlow-u uključuje nekoliko ključnih koraka, kao što je definiranje funkcije gubitka, odabir optimizatora, inicijaliziranje varijabli i izvođenje iterativnih ažuriranja. prvo,
Koji su neki hiperparametri sa kojima možemo eksperimentisati da bismo postigli veću preciznost u našem modelu?
Da bismo postigli veću preciznost u našem modelu mašinskog učenja, postoji nekoliko hiperparametara sa kojima možemo eksperimentisati. Hiperparametri su podesivi parametri koji se postavljaju prije početka procesa učenja. Oni kontrolišu ponašanje algoritma učenja i imaju značajan uticaj na performanse modela. Jedan važan hiperparametar koji treba uzeti u obzir je