ਕੀ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਟਰਕਚਰ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਸਟੈਂਡਰਡ ਫੀਚਰ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨੋਡ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਅਸੀਂ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ
ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ CNN ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੈ। CNN ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਵਿਭਾਜਨ। ਇੱਕ CNN ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਤੇਜ਼ ਕਨਵਰਜੈਂਸ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਸਵਿਚ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਫੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (DNN) ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਚੁੱਕੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਫਲਤਾ ਦਿਖਾਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਟਾਸਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਭਾਜਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਨਾਲ