Работа слоев глубокого обучения Эта история для тех, кому интересно узнать о рабочих слоях и сетях машинного обучения, но они просто не понимают этого как обзор. В классической программе , такой как простая программа сложения чисел, люди предоставляют входные данные и правила, а программа выводит ответы. В машинном обучении люди предоставляют входные данные и ответы, а обученная модель выводит правила . Основная функция машинного обучения или глубокого обучения заключается в том,..

Ричард Лиау, Кай Фрике Ray Tune - один из первых масштабируемых инструментов оптимизации гиперпараметров, который быстро вырос в пространстве, которое исторически требовало от пользователей создания собственных наборов инструментов. Спустя всего несколько лет мы теперь наблюдаем Настройку обучающих алгоритмических торговых стратегий в JP Morgan и являемся частью некоторых из самых успешных платформ машинного обучения, включая Microsoft Azure RL и Amazon SageMaker. Пользователи..

В этом уроке я покажу вам, как динамически изменять потерю модели Keras во время обучения без перекомпиляции модели. Недавно я столкнулся с ситуацией, когда мне нужно было добавить адаптивные веса к модели Keras с множественными потерями, используя пользовательскую функцию потерь. Хотя есть ресурсы для PyTorch или vanilla TensorFlow, у Keras нет официального решения. Тем не менее, я нашел подсказку в документации Keras об оптимизации скорости обучения, которая помогла мне найти..

Подход к использованию предварительно обученных моделей и переносу обучения Иногда, когда мы создаем модель для решения определенной задачи, период обучения может потребовать очень длительного периода обучения или даже после нескольких попыток не достичь желаемого результата. Возможно, используемый набор данных недостаточно велик, и даже в этом случае после использования методов увеличения данных желаемый результат не был достигнут. Одним из способов решения этих проблем было бы..