TF kadu kaal, Kuidas rakendada omaenda kadumisfunktsiooni prototüübi õppimiseks Kerase mudeli abil
Sobivad kõikidele ATV-dele vastava mudelikohase kinnituskomplektiga. Garantii ja Malntenance Ostjad võivad nõuda toote asendamist 7 päeva jooksul alates sinu kätte toodet. Garantii 2 aastat. Järgmisel Leheküljel Kausta. Ühildub kõigi Bluetooth-toega seadmeid või media player, 3,5 mm AUX-line.
Käivitage mudel Hinnake mudelit Eelmises jaotises õppisite, kuidas luua gaasijuhet mudeli söötmiseks, nii et pole vaja andmekogumit veel kord luua.
Ehitate nelja kihiga autokoodri. Kasutate Xavieri initsialiseerimist. See on tehnika, TF kadu kaal algkaalud määratakse võrdseks nii sisendi kui ka väljundi dispersiooniga.
Lõpuks kasutate elu aktiveerimise funktsiooni.
Reguleerite kadumisfunktsiooni L2 regulaatoriga. Määratlege parameetrid Esimene samm tähendab neuronite arvu määratlemist igas kihis, õppimiskiirust ja korrigeerija hüperparameetrit.
Enne seda impordite funktsiooni osaliselt. Tihedate kihtide parameetrite määratlemiseks on parem meetod.
Tasuta Kohaletoimetamine NIO-T6T 6W Transmissor PLL FM Stereo TF-Kaardi Maksimaalne Toetatav 128G
Allolev kood määratleb autokooderi arhitektuuri väärtused. Nagu eespool loetletud, on autokooderil kaks kihti, esimeses kihis on ja teises kihis neuronit. Peate määratlema õppimise määra ja L2 hüperparameetri.
Määratlege arhitektuur Arhitektuuri pilti vaadates märkisite, et võrk virnastab kolm kihti väljundkihiga. Allolevas koodis ühendate sobivad kihid.
Näiteks arvutab esimene kiht punkttoote sisendmaatriksitunnuste ja kaalu sisaldavate maatriksite Tampa noorendamise kaalulanguse ulevaated. Pärast punkttoote arvutamist läheb väljund Elu aktiveerimisfunktsioonile.
Maatriksite korrutamine on iga kihi jaoks sama, kuna kasutate sama aktiveerimisfunktsiooni.
UTV roomikud Camso 4S1
Pange tähele, et viimane kiht, väljundid, ei rakenda aktiveerimisfunktsiooni. Määrake optimeerimine Viimane samm on optimeerija koostamine.
Kaotuse funktsioonina kasutate keskmist ruutviga. Kui meenutate lineaarse regressiooni õpetust, teate, et MSE arvutatakse prognoositava väljundi ja tegeliku sildi erinevusega.
Siin TF kadu kaal silt silt, kuna mudel üritab sisendit rekonstrueerida. Seetõttu soovite prognoositava väljundi ja sisendi ruutu erinevuse summa keskmist. Gradientide arvutamiseks kasutate Adami optimeerijat. Eesmärgiks on kaotuse minimeerimine.
TensorFlow Autoencoder: andmekogum koos sügava õppimise näitega
Soovite kasutada partii suurustst toita torujuhet kordusega pilti. Te peate iteratsioonide arvu käsitsi arvutama. See on tühine teha: Kui soovite iga kord edastada pilti ja teate, et andmekogumis on pilti, on korduste arv võrdne. Käivitage mudel Viimasena, kuid mitte vähem tähtsana, treenige mudelit. Koolitate epohhiga mudelit.
- UTV roomikud Camso 4S1 - Velt Motocenter
- TensorFlow Autoencoder: andmekogum koos sügava õppimise näitega
- Taiendav naha eemaldamine kaalulangus
See tähendab, et mudel näeb pilte korda optimeeritud kaaluni. Tensorflowis mudeli koolitamise koodid on teile juba tuttavad.
Rendi Therm-A-Rest NeoAir XTherm large (soojustatud)
Väike erinevus seisneb andmete edastamises enne koolituse läbimist. Nii treenib mudel kiiremini. Olete huvitatud kaotuse printimisest pärast kümmet ajastut, et näha, kas mudel midagi õpib st kadu väheneb.
I WENT BACK TO 3RD GRADE FOR A DAY!!
Koolitus võtab 2 kuni 5 minutit, olenevalt teie masina riistvarast. Saver with tf. Session as sess:sess. Pange tähele, et määrate funktsiooni mudeli hindamiseks erinevatel piltidel.
Mudel peaks paremini töötama ainult hobustel. Autokooderi arhitektuur, mis on sümmeetriline pöördekihiga, mille nimi on keskne kiht. Autokoodri saate luua järgmiselt: Osaline: tihedate kihtide loomiseks tüüpilise seadistusega: tf.