L'API de pack neighbors a Neural Structured Learning de TensorFlow produeix un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals?
L'API dels veïns del paquet a l'aprenentatge estructurat neuronal (NSL) de TensorFlow té un paper crucial en la generació d'un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals. NSL és un marc d'aprenentatge automàtic que integra dades estructurades en gràfics al procés d'entrenament, millorant el rendiment del model aprofitant tant les dades de les característiques com les dels gràfics. Mitjançant l'ús
Per què és important equilibrar el conjunt de dades de formació en l'aprenentatge profund?
L'equilibri del conjunt de dades de formació és de la màxima importància en l'aprenentatge profund per diverses raons. Assegura que el model s'entrena en un conjunt d'exemples representatiu i divers, la qual cosa condueix a una millor generalització i un millor rendiment en dades no vistes. En aquest camp, la qualitat i la quantitat de les dades de formació tenen un paper crucial