Laadige täpsuse ja jõudluse parandamiseks kohandatud kadufunktsiooniga Kerase mudel
Kui soovite oma kerase mudelite täpsust ja jõudlust parandada, saate need laadida kohandatud kadufunktsiooniga. See õpetus näitab, kuidas seda teha Kerase sisseehitatud kadumise funktsiooni abil.
Kas soovite lisada oma ajaveebi või veebisaidile veidi isikupära? Nimekihid on selleks ideaalne viis! Need on nimekihid, mida saab lisada veebisaidile või ajaveebi postitusele ja mis võivad aidata luua ainulaadsema ja isikupärasema välimuse. Ükskõik, kas otsite midagi kerget ja lõbusat või midagi tõsisemat ja professionaalsemat, on nimekihid suurepärane viis soovitud välimuse saamiseks ilma palju aega või raha kulutamata.
Kas otsite oma kirjutamismängu? Vaadake meie põhjalikku juhendit närvivõrkude joonistamise kohta! See tipptasemel tehnika võib aidata teil luua köitvaid lugusid, mis hoiavad lugejaid konksul.
Adam Optimizer Kerase õppimiskiiruse langus: kuidas seda vältida ja parandada
Kui kasutate Kerases Adami optimeerijat, võite märgata, et õppimiskiirus aja jooksul väheneb. Selles artiklis käsitleme seda, kuidas seda probleemi vältida ja kui see juhtub, parandada.
Keras.utils.plot_model on Pythonis mudelite joonistamise teek. See käsib mul pidevalt installida pydot ja graphviz, kuid mul pole kumbagi neist programmidest installitud. Mida ma valesti teen?
Keras.datasets on Pythonis andmete eeltöötluse ja masinõppe teek. See sisaldab tuge tavalistele andmevormingutele, nagu CSV-, JSON- ja Exceli failid, aga ka kohandatud andmekogumid.
Vaikimisi sammuväärtus on jooksujalatsi valimisel kõige olulisem tegur.
Keras parameetriline relu on võimas tööriist parameetrite arvu vähendamiseks närvivõrgus. See õpetus näitab teile, kuidas kasutada kerase konvolutsioonikihis parameetrilist relu parema jõudluse saavutamiseks.
