Com optimitza TensorFlow els paràmetres d'un model per minimitzar la diferència entre les prediccions i les dades reals?
TensorFlow és un potent marc d'aprenentatge automàtic de codi obert que ofereix una varietat d'algoritmes d'optimització per minimitzar la diferència entre les prediccions i les dades reals. El procés d'optimització dels paràmetres d'un model a TensorFlow implica diversos passos clau, com ara definir una funció de pèrdua, seleccionar un optimitzador, inicialitzar variables i realitzar actualitzacions iteratives. En primer lloc,
Quins són alguns hiperparàmetres amb els quals podem experimentar per aconseguir una major precisió en el nostre model?
Per aconseguir una major precisió en el nostre model d'aprenentatge automàtic, hi ha diversos hiperparàmetres amb els quals podem experimentar. Els hiperparàmetres són paràmetres ajustables que s'estableixen abans que comenci el procés d'aprenentatge. Controlen el comportament de l'algorisme d'aprenentatge i tenen un impacte significatiu en el rendiment del model. Un hiperparàmetre important a tenir en compte és