Шта је ТенсорФлов игралиште?
Игралиште Тенсорфлов је игралиште неуронске мреже. Која је интерактивна веб апликација која је изграђена на дс3.јс. То је образовна платформа за визуелизацију лаика. Дакле, они могу лако разумети концепте дубоког учења попут
- Стварање неуронских мрежа
- Покретање неуронских мрежа
- Схватите рад неуронских мрежа.
- Играње са хиперпараметрима неуронске мреже попут брзине учења, функције активације, епохе.
- Добијте резултате
Тенсорфлов игралиште пружа одличну платформу која омогућава корисницима који нису упознати са математиком и кодирањем високог нивоа, да експериментишу са неуронском мрежом за дубинско учење. Створен је за разумевање суштинске идеје која се крије иза неуронске мреже.
Карактеристике игралишта ТенсорФлов
Постоји углавном десет термина који играју важну улогу на игралишту Тенсорфлов.
1) Подаци
Игралиште пружа углавном 6 различитих врста скупова података
Класификација: Круг, искључива или Гаусова спирала.
Регресија: Равна, више Гаусова.
Мале тачке круга представљене су као тачке података које одговарају позитивном (+) и негативном (-). Позитивно представљено плавом бојом, а негативно наранчасто. Исте боје се користе при представљању података Дата, Неурон, Веигхт.
2) Омјер података о возилу и испитивању, буке, величине шарже
Подељивање расподјеле података у податке Влака и Испита. Додајте буку својим подацима за бољу обуку модела. Батцх значи скуп примера који се користе у једној итерацији.
3) Карактеристике
Омогућава 7 карактеристика или улаза - Кс1, Кс2, Квадрати Кс1Кс2, Производ Кс1Кс2 и грех Кс1Кс2. Изаберите и поништите избор функција да бисте схватили која је значајнија важнија, она игра велику улогу у инжењерингу значајки.
4) Скривени слојеви
Повећајте и смањите скривени слој према вашим уносима или подацима. Такође можете да изаберете неуроне за сваки скривени слој и експериментишете са различитим скривеним слојевима и неуронима и проверите како се резултати мењају.
5) Епоха
Епоха је једна комплетна итерација кроз скуп података. Када изаберете дугме за репродукцију за покретање мреже. Када је мрежа покренута бр. епохе ће се стално повећавати.
Дугме Ресет ће ресетовати целу мрежу.
6) Стопа учења
Стопа учења је хиперпараметар који се користи да би се убрзао поступак добијања локалних оптима.
7) Функција активирања
Активациона функција примењује се између два слоја било које неуронске мреже. Одговорна је за активирање неурона у мрежи.
4 врсте функције активације - РеЛУ, Танх, Сигмоид, Линеар
8) Регуларизација
Постоје две врсте регулализације Л1 и Л2. Који се користи за смањење прекомерне опремљености модела? Модел је опремљен када може добро радити само с једним подацима када се промијени скуп података, на тим подацима дјелује врло лоше.
9) Тип проблема
Игралиште Тенсорфлов решава две врсте проблема: Класификације, Регресија
10) Излаз
Проверите перформансе модела након тренинга неуронске мреже. Запазите губитак модела и губитак тренинга модела.
Пример:
Направимо проблем са класификацијом на игралишту Тенсорфлов.
Кораци како играти на овом игралишту неуронске мреже:
- Изаберите проблем са класификацијом ексклузивних ИЛИ података.
- Подесите омјер података о обуци и тестовима на 60% - што значи да имамо 60% података о влаку и 40% података тестирања.
- Шум се додаје на 5 и повећајте га и урадите неки експеримент са њим, проверите како се излазни губици мењају и изаберите величину серије на 10.
- Прво одаберите једноставне функције као што су Кс1 и Кс2, а затим бележите излазне губитке
(Губитак тренинга: -0.004, Губитак теста: - 0.002, Кораци: -255)
Сада додајте трећи производ (Кс1Кс2) са карактеристикама и посматрајте губитке.
(Губитак тренинга: -0.001, Губитак теста: - 0.001, Кораци: -102)
Овако можете да схватите вредност функција, како да постигнете добре резултате у минималним корацима.
- Подесите стопу учења на 0, 03, такође проверава како стопа учења игра важну улогу у обуци неуронске мреже.
- Активациона функција као Танх, за основне неуронске мреже не постоје захтеви за регуларизацију и брзину регуларизације. Нема потребе за променом типа проблема.
Али не заборавите да се играте са регресијом, тако да имате јасну идеју о регресији.
- Изаберите 2 скривена слоја. Подесите 4 неурона за први скривени слој и 2 неурона за други скривени слој, а затим излаз.
- Полазећи од првог слоја, утези се преносе на први скривени слој који садржи излаз из једног неурона, а други излаз скривеног слоја се меша са различитим тежинама. Тегови су представљени дебљином линија.
- Тада ће коначни излаз садржати влак и тест губитка неуронске мреже.
- Излаз је тачно податке класификовао као што је приказано на слици испод.
Експериментација:
Извршите неке промене и проверите како то утиче на остале факторе. Посматрајте губитак воза и теста након сваке промене.
Како параметри играју важну улогу да би добили бољу тачност модела?
- Обука и тест односа : Добивање доброг односа скупа података о испитивању влака пружиће добре перформансе нашег модела.
- Избор значајки : Истражујући и бирајући различите врсте функција, пронађите праве карактеристике за модел.
- Избор скривеног слоја : Одаберите базу скривеног слоја на својој улазној величини, али за мали скуп података 2 скривени слој савршено функционира. Зато направите неке промене у скривеном слоју и такође направите нека запажања о њему. Добићете бољу представу о томе како скривени слој игра улогу у њему.
- Стопа учења: најважнији хиперпараметар за модел. Велике стопе учења могу резултирати нестабилном обуком модела, а малени сродом неуспјехом обуке. Зато одаберите стопу учења која савршено одговара вашем моделу и даће вам најбољи резултат.
Горе споменута 4 термина играју важну улогу у тренирању добре неуронске мреже. Зато покушајте да се играте са њим у Тенсорфлов Плаигроунд-у
Закључак
Тенсорфлов игралиште је заиста сјајна платформа за учење о неуронским мрежама. Тренира неуронску мрежу кликом на дугме за репродукцију и цела мрежа ће бити обучена преко вашег прегледача, и омогућава вам да проверите да ли се мрежни излаз мења.
Препоручени чланци
Ово је водич за игралиште Тенсорфлов. Овде смо разговарали о томе шта је Тенсорфлов игралиште? Карактеристике Тенсорфлов игралишта укључују податке, скривене слојеве, епоху, функцију учења итд. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Како инсталирати ТенсорФлов
- Увод у Тенсорфлов
- ТенсорФлов алтернативе
- Тхеано вс Тенсорфлов
- Топ 5 разлика између ТенсорФлов и Спарк
- Шта је ТенсорФлов?