ਕੀ ਕੋਈ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਦਲੀਲ ਵਜੋਂ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਰੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ (ਜੋੜ ਕੇ ਅਤੇ ਹਟਾ ਕੇ) ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN), ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ DNNs ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਲੁਕਵੀਂ ਦਲੀਲ ਵਜੋਂ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਐਰੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ
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
TensorFlow ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ M Ness ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੋਧਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ M Ness ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। 1. ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: - ਆਪਣਾ ਖੁਦ ਦਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵਿਤ ਤਰੀਕੇ ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ APIs ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸੋਧਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਾਂਗੇ। 1. ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬੇਸਲਾਈਨ, ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਸਨ?
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬੇਸਲਾਈਨ, ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਲੇਅਰਾਂ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਸ ਦੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਸੰਗਠਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ। ਕਦਮ 1: ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ
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