background top icon
background center wave icon
background filled rhombus icon
background two lines icon
background stroke rhombus icon

Pobrać "Анализ качества обучения нейронной сети | Нейросети на Python"

input logo icon
Podobne filmy z naszego katalogu
|

Podobne filmy z naszego katalogu

Tagi wideo
|

Tagi wideo

нейросеть
нейронные сети
нейронные сети просто
keras
keras уроки
keras python
машинное обучение
машинное обучение python
нейронные сети python для начинающих
нейронные сети python уроки
переобучение
переобучение нейронной сети
качество нейросети
оценка качества нейросети
искусственный интеллект
глубокое обучение
глубокое обучение на python
глубокое машинное обучение
тестовая выборка
тестовая выборка Keras
наука
нейросети
Masz już zainstalowany UDL Helper Możesz pobrać film za pomocą 1 kliknięcia!
Zainstalowane
dla
Google Chrome

Opis:

Как оценивать качество обучения нейронной сети в Keras. Курс "Программирование нейросетей на Python" - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython Полный код решения из видео - https://github.com/sozykin/dlpython_course/blob/master/introduction/fashion_mnist_prevent_overfitting.ipynb Полный код решения из видео в Google Colab - https://colab.research.google.com/drive/1AE_W9QOLoFrPsoihVqZtY5YMWtrPr80C При обучении нейросетей может возникнуть проблема переобучения. В этом случае сеть может научиться распознавать особенности выборки, а не данных. Это ведет к снижению обобщающей способности нейросети (generalization). Чтобы избежать переобучения, необходимо оценивать качество работы нейросети на тех данных, которые она не видела в процессе обучения. Для обучения используются три набора данных: 1. Обучающая выборка (training set) – набор данных, который используется для обучения сети. 2. Проверочная выборка (validation set) – набор данных, который используется в процессе обучения для подбора гиперпараметров сети. 3. Тестовая выборка (test set) – набор данных, который используется для оценки качества работы сети после завершения обучения. Рассматриваются примеры использования проверочного и тестового наборов данных в Keras. Как можно поддержать курс: 1. PayPal - https://www.paypal.com/paypalme/asozykin 2. Яндекс Кошелек - https://money.yandex.ru/to/410014298228017 Заранее спасибо за помощь! Добавляйтесь в друзья в социальных сетях: вКонтакте - https://vk.com/avsozykin Facebook - https://www.facebook.com/unsupportedbrowser Twitter - https://twitter.com/AndreySozykin Мой сайт - https://www.asozykin.ru Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках - https://www.youtube.com/channel/UC5gufuYHPSsJA-jul-iwyXA?sub_confirmation=1

Przygotowujemy opcje pobrania

popular icon
Popularne
hd icon
Filmy HD
audio icon
Tylko dźwięk
total icon
Wszystkie formaty
* — Jeśli wideo jest odtwarzane w nowej wkładce, przejdź do niej, a następnie kliknij na wideo prawym przyciskiem myszy i wybierz " Zapisz wideo jako..."
** — Link przeznaczony do odtwarzania online w specjalistycznych odtwarzaczach

Pytania dotyczące pobierania wideo

mobile menu iconJak mogę pobrać "Анализ качества обучения нейронной сети | Нейросети на Python" wideo?mobile menu icon

  • Strona http://unidownloader.com/ to najlepszy sposób na pobranie wideo lub oddzielnej ścieżki audio, jeśli chcesz obejść się bez instalowania programów i rozszerzeń.

  • Rozszerzenie UDL Helper to wygodny przycisk, który jest płynnie zintegrowany z witrynami YouTube, Instagram i OK.ru w celu szybkiego pobierania treści.

  • Program UDL Client (dla Windows) to najpotężniejsze rozwiązanie, które obsługuje ponad 900 stron internetowych, sieci społecznościowych i witryn hostingowych wideo, a także dowolną jakość wideo dostępną w źródle.

  • UDL Lite to naprawdę wygodny sposób na dostęp do strony internetowej z urządzenia mobilnego. Z jego pomocą można łatwo pobierać filmy bezpośrednio na smartfona.

mobile menu iconJaki format wideo "Анализ качества обучения нейронной сети | Нейросети на Python" powinienem wybrać?mobile menu icon

  • Najlepsze formaty jakości to FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) i 8K (4320p). Im wyższa rozdzielczość ekranu, tym wyższa powinna być jakość wideo. Istnieją jednak inne czynniki, które należy wziąć pod uwagę: szybkość pobierania, ilość wolnego miejsca i wydajność urządzenia podczas odtwarzania.

mobile menu iconDlaczego mój komputer zawiesza się podczas ładowania filmu "Анализ качества обучения нейронной сети | Нейросети на Python"?mobile menu icon

  • Przeglądarka/komputer nie powinny zawieszać się całkowicie! Jeśli tak się stanie, zgłoś to, podając link do filmu. Czasami filmów nie można pobrać bezpośrednio w odpowiednim formacie, dlatego dodaliśmy możliwość konwersji pliku do żądanego formatu. W niektórych przypadkach proces ten może aktywnie wykorzystywać zasoby komputera.

mobile menu iconJak mogę pobrać "Анализ качества обучения нейронной сети | Нейросети на Python" wideo na mój telefon?mobile menu icon

  • Wideo można pobrać na smartfon za pomocą strony internetowej lub aplikacji PWA UDL Lite. Możliwe jest również wysłanie linku do pobrania za pomocą kodu QR przy użyciu rozszerzenia UDL Helper.

mobile menu iconJak mogę pobrać ścieżkę audio (muzykę) do MP3 "Анализ качества обучения нейронной сети | Нейросети на Python"?mobile menu icon

  • Najwygodniejszym sposobem jest użycie programu UDL Client, który obsługuje konwersję wideo do formatu MP3. W niektórych przypadkach MP3 można również pobrać za pomocą rozszerzenia UDL Helper.

mobile menu iconJak mogę zapisać klatkę z filmu "Анализ качества обучения нейронной сети | Нейросети на Python"?mobile menu icon

  • Ta funkcja jest dostępna w rozszerzeniu UDL Helper. Upewnij się, że opcja "Pokaż przycisk migawki wideo" jest zaznaczona w ustawieniach. Ikona kamery powinna pojawić się w prawym dolnym rogu odtwarzacza, po lewej stronie ikony "Ustawienia". Po jej kliknięciu bieżąca klatka z filmu zostanie zapisana na komputerze w formacie JPEG.

mobile menu iconJaka jest cena tego wszystkiego?mobile menu icon

  • To nic nie kosztuje. Nasze usługi są całkowicie darmowe dla wszystkich użytkowników. Nie ma subskrypcji PRO, nie ma ograniczeń co do liczby lub maksymalnej długości pobieranych filmów.