Публикации по теме 'mini-batch'
Неконтролируемое обучение
Теперь, когда мы обучили несколько моделей, какая модель лучше всего представляет данные?
Самый простой подход к определению лучшей модели - визуальный осмотр участков. Из 3 моделей, которые мы обучили, будет выглядеть так, как если бы первая с k = 2 кластерами была лучшей моделью. Сформированные 2 кластера отличаются друг от друга четким разделением между ними.
Давайте проверим это наблюдение с помощью оценки силуэта.
Примечание: для получения дополнительной информации о очках..
Вопросы по теме 'mini-batch'
Обучение на мини-партиях разного размера
Я пытаюсь обучить модель глубокого обучения в PyTorch на изображениях, которые были разбиты на определенные размеры. Я хотел бы обучать свою модель с помощью мини-пакетов, но размер мини-пакета не точно делит количество примеров в каждом сегменте....
719 просмотров
schedule
09.07.2023
CNTK загружает картинки с классовой принадлежностью в процентах
Я пытаюсь построить нейронную сеть с CNTK для оценки возраста человека.
В настоящее время я хочу попробовать подход, используя только один класс. Таким образом, каждая картинка получает метку 0, а также принадлежность к классу в процентах. Таким...
36 просмотров
schedule
05.03.2023
Как бороться со случайностью процесса обучения НС?
Рассмотрим процесс обучения глубокой нейронной сети FF с использованием мини-пакетного градиентного спуска. Насколько я понимаю, в каждую эпоху обучения у нас разный случайный набор мини-партий. Затем, перебирая все мини-пакеты и вычисляя градиенты...
115 просмотров
schedule
31.07.2022
Отличие функции стоимости обучающей выборки от функции стоимости мини-пакета
Допустим, у меня есть нейронная сеть с именем «NN» с 500 весами и смещениями (всего параметры = 500).
Для одной обучающей выборки: она вводится через «NN», выдает результат (Out1), результат сравнивается с обучающей меткой, и с помощью алгоритма...
42 просмотров
schedule
25.07.2022
Как обрабатывать образцы с несколькими изображениями в модели обработки изображений pytorch?
Моя модель обучения включает в себя кодирование нескольких вариантов одного и того же изображения, а затем суммирование полученного представления по всем вариантам изображения.
Загрузчик данных создает тензорные пакеты формы:...
40 просмотров
schedule
11.04.2022