Bagaimana cara TensorFlow mengoptimalkan parameter model untuk meminimalkan perbedaan antara prediksi dan data aktual?
TensorFlow adalah kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang kuat yang menawarkan berbagai algoritme pengoptimalan untuk meminimalkan perbedaan antara prediksi dan data aktual. Proses pengoptimalan parameter model di TensorFlow melibatkan beberapa langkah utama, seperti menentukan fungsi kerugian, memilih pengoptimal, menginisialisasi variabel, dan melakukan pembaruan berulang. Pertama,
Apa saja hyperparameter yang dapat kami coba untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam model kami?
Untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam model pembelajaran mesin kami, ada beberapa hyperparameter yang dapat kami coba. Hyperparameter adalah parameter yang dapat disesuaikan yang ditetapkan sebelum proses pembelajaran dimulai. Mereka mengontrol perilaku algoritme pembelajaran dan berdampak signifikan pada performa model. Salah satu hyperparameter penting untuk dipertimbangkan adalah