TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki (NSL) paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri kümesinin oluşturulmasında gerçekten çok önemli bir rol oynuyor. NSL, grafik yapılı verileri eğitim sürecine entegre eden, hem özellik verilerinden hem de grafik verilerinden yararlanarak modelin performansını artıran bir makine öğrenimi çerçevesidir. Kullanarak
Eğitim veri setini derin öğrenmede dengelemek neden önemlidir?
Eğitim veri kümesini dengelemek, çeşitli nedenlerden dolayı derin öğrenmede son derece önemlidir. Modelin temsili ve çeşitli örneklerle eğitilmesini sağlar, bu da daha iyi genelleme yapılmasına ve görünmeyen veriler üzerinde performansın iyileştirilmesine yol açar. Bu alanda eğitim verilerinin niteliği ve niceliği çok önemli bir rol oynamaktadır.