Koja je svrha kompajliranja modela u TensorFlowu?
Subota, 05 kolovoz 2023
by EITCA akademija
Svrha kompajliranja modela u TensorFlowu je pretvaranje koda visokog nivoa, čitljivog koda koji je napisao programer, u reprezentaciju niskog nivoa koji se može efikasno izvršiti od strane hardvera koji je u osnovi. Ovaj proces uključuje nekoliko važnih koraka i optimizacija koje doprinose ukupnim performansama i efikasnosti modela. Prvo, proces kompilacije
Kako se model kompajlira i obučava u TensorFlow.js i koja je uloga kategoričke funkcije gubitka unakrsne entropije?
Subota, 05 kolovoz 2023
by EITCA akademija
U TensorFlow.js, proces kompajliranja i obuke modela uključuje nekoliko koraka koji su ključni za izgradnju neuronske mreže sposobne za obavljanje zadataka klasifikacije. Ovaj odgovor ima za cilj da pruži detaljno i sveobuhvatno objašnjenje ovih koraka, naglašavajući ulogu kategoričke funkcije gubitka unakrsne entropije. Prvo, izgraditi model neuronske mreže