Epoch vs. Batch size vs. Iterations

Szükségünk van olyan terminológiákra, mint az epochs, batch size, iterations, ha az adatok túl nagyok, ami a gépi tanulás során minden alkalommal megtörténik, és nem tudjuk egyszerre átadni az összes adatot a számítógépnek. Ennek a problémának a leküzdéséhez az adatokat kisebb méretűre kell osztanunk, és egyenként meg kell adnunk a számítógépünknek, és minden lépés végén frissítenünk kell a neurális hálózatok súlyát, hogy illeszkedjenek az adott adatokhoz.

Continue reading

TensorFlow modell építéséhez használt függvények (regresszió)

A TensorFlow regressziós példáján keresztül utánanéztem, hogy egy modell építése során használt egyes függvényeknek milyen argumentumai lehetnek és ezek mit jelentenek. A regressziós probléma esetén egy folyamatos érték, például ár vagy valószínűség előrejelzése a célunk. Ellenben az osztályozási problémával, amikor egy címkét akarunk megjósolni, például, hogy egy kép milyen fajta ruhadarabot ábrázol.

Continue reading

Convolutional Neural Networks és Tensorflow

Korábban már írtam a konvolúciós neurális hálózatok felépétéséről, ez a poszt a következő linken érhető el: http://www.dotnetszeged.hu/mic/?p=1750
Most pedig azt szeretném bemutatni, hogy a tensorflow segítségével miként lehet felépíteni a modellünket.
A modell megalkotásához a tf.layers modulra van szükség, mely metódusokat tartalmaz az egyes rétegek beállításához.
Continue reading