Exemple de mini formation

Les valeurs`l2norm`et`global-l2norm`de GradientThresholdMethod sont des méthodes de découpage de dégradé basées sur des normes. L`atelier présente une formule en trois parties pour la conception de scénarios engageants et insiste sur la mise en place de votre matériel sur les scénarios, plutôt que de les tacles sur une présentation d`information. Choisissez la valeur «ValidationFrequency» pour que le réseau soit validé une fois par époque. Pour un exemple de haute qualité, mais à mon avis un peu lent et non interactif, voir “partenariat pour guérir” sur ce site: http://willinteractive. Vol. Mais notre apprenant échantillon pense, “tout le monde sait que vous versez Betadine sur ce genre de blessure,” et ils choisissent que sans regarder d`autres informations. Cela est dû au fait que les couches de normalisation des lots du réseau final effectuent des opérations différentes par rapport à la formation. Pour plus d`informations, voir [4]. Un élément que nous ne serons pas en mesure d`éviter est le test marqué.

Si nous avons d`abord énuméré un tas de règles, y compris “laver les blessures aux aiguilles avec du savon et de l`eau,” l`apprenant pourrait être légèrement surpris, pensant, “quoi, pas Betadine? Merci beaucoup pour partager des idées si précieuses. Lorsque vous spécifiez «formation-progression» comme valeur «parcelles» dans trainingOptions et démarrez la formation réseau, trainNetwork crée une figure et affiche les métriques de formation à chaque itération. L`idée de créer des “mini-scénarios” est très attrayante pour moi. Actes de la 30e conférence internationale sur l`apprentissage automatique. Vous pouvez spécifier ɛ à l`aide de l`argument`Epsilon`paire nom-valeur, mais la valeur par défaut fonctionne généralement bien. Cela s`écarte des modèles acceptés, sur lesquels tout le monde se plaint, mais déviant d`eux est désapprouvé. Heure de Sydney (convertissez-vous en heure locale). Si vous entraînez le réseau à l`aide de données dans une banque d`informations de mini-lot avec une répartition en arrière-plan activée, les autres travailleurs extraient et prétraitent les données en arrière-plan. Mais qu`advient-il si nous mettons l`information dans une aide à l`emploi à la place, puis concevoir des mini-scénarios qui aident les apprenants à utiliser l`aide à l`emploi? Rick, Merci pour ta question. Pour former un réseau neuronal, utilisez les options de formation comme argument d`entrée pour la fonction trainNetwork. Par exemple, l`apprenant pourrait cliquer sur la première vignette pour voir l`affiche de sécurité qui apparaît dans chaque salle d`examen et qui explique ce qu`il faut faire avec une blessure à l`aiguille. Par exemple, vous pouvez déterminer si et à quelle vitesse la précision du réseau s`améliore, et si le réseau commence à suradapter les données d`apprentissage.

Pour valider le réseau à intervalles réguliers pendant la formation, spécifiez les données de validation. Si solverName est égal à`SGDM`, `rmsprop`ou`Adam`, les options de formation sont retournées en tant qu`objet TrainingOptionsSGDM, TrainingOptionsRMSProp ou TrainingOptionsADAM, respectivement.


محصولات مشابه