การ มอง ใน แง่ ดี ใน การ เรียน รู้ เครื่อง: การ ใช้ เครื่อง มือ สังเคราะห์ เพื่อ ทํา ให้ เครื่อง รับ แสง ไฮเปอร์ พารา เมตร มี ประสิทธิภาพ

การ มอง ใน แง่ ดี เป็น ขั้น ตอน สําคัญ ใน การ พัฒนา แบบ จําลอง การ เรียน รู้ ของ เครื่อง ที่ มี ประสิทธิภาพ.

การเข้าใจ Hyperparater

Hyperpararter คือการตั้งค่าที่มีผลต่อกระบวนการอบรมของรุ่นการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างคือ อัตราการเรียนรู้, ความแข็งแรงแบบปกติ และจํานวนของค่าในการแสดงผล ต่างกับค่าต่าง ๆ ของแบบจําลอง ไฮเปอร์พาร์รามิเตอร์ถูกตั้งค่าก่อนการฝึก และต้องการค่าจังหวะสําหรับผลที่เหมาะสม

ใช้ SciPy สําหรับ Hyperparatine Opimatization

SciPy ให้ฟังก์ชันปรับแต่งค่านิยมที่สามารถใช้ในการหาค่าไฮเปอร์พาราเมตรที่ดีที่สุดได้โดยฟังก์ชัน SOCKS หรือขยายค่าได้สูงสุด โดยฟังก์ชันทั่วไปสําหรับวัตถุประสงค์นี้ คือ [FLT: 0]. ppippipipi. minimize (FLT: 1) ซึ่งอนุญาตให้ผู้ใช้สามารถนิยามฟังก์ชันที่คํานวณประสิทธิภาพจากฟังก์ชัน Hyperparaters และค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุด

ตัวอย่างเช่น, การปรับค่าพารามิเตอร์ปกติ, คุณสามารถกําหนดฟังก์ชัน ที่ฝึกให้โมเดลด้วยพารามิเตอร์ที่กําหนด และกลับค่าข้อผิดพลาดที่ใช้ได้ SciPy แล้วปรับพารามิเตอร์ให้ตรงกับค่าที่ผิดพลาดน้อยที่สุด

ขั้น ตอน ที่ ใช้ ได้ จริง สําหรับ การ ทัก กัว

ทําตามขั้นตอนเหล่านี้ที่จะใช้ SciPY สําหรับจังหวะไฮเปอร์พารามิเตอร์: