TensorFlow, tahminler ile gerçek veriler arasındaki farkı en aza indirmek için bir modelin parametrelerini nasıl optimize eder?
TensorFlow, tahminler ve gerçek veriler arasındaki farkı en aza indirmek için çeşitli optimizasyon algoritmaları sunan güçlü bir açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesidir. TensorFlow'da bir modelin parametrelerini optimize etme süreci, bir kayıp fonksiyonu tanımlama, bir optimize edici seçme, değişkenleri başlatma ve yinelemeli güncellemeler gerçekleştirme gibi birkaç önemli adımı içerir. İlk önce,
Modelimizde daha yüksek doğruluk elde etmek için deneyebileceğimiz bazı hiperparametreler nelerdir?
Makine öğrenimi modelimizde daha yüksek doğruluk elde etmek için deney yapabileceğimiz birkaç hiper parametre var. Hiperparametreler, öğrenme süreci başlamadan önce ayarlanan ayarlanabilir parametrelerdir. Öğrenme algoritmasının davranışını kontrol ederler ve modelin performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptirler. Dikkate alınması gereken önemli bir hiperparametre,