12. diel - Neurónové siete – Hodnotenie modelov
V minulej lekcii, Neurónové siete - Porovnanie algoritmov gradientného zostupu , sme porovnali algoritmy gradientného zostupu na MNIST datasete.
Zatiaľ sme v tutoriáli Neurónovej siete – Pokročilé hovorili len o modeloch. Ukázali sme si niekoľko príkladov a vysvetlili sme na nich niektoré javy. Výsledky sa obvykle zdali byť správne, nikdy sme ale nehovorili o hodnotení modelov. Teda ako dokážeme rozpoznať, či sa modely učia a fungujú dobre. Tomu sa budeme venovať práve v tejto lekcii.
Najprv si pripravme importy:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.preprocessing, sklearn.datasets, sklearn.model_selection import timeit from progressbar import progressbar
Loss funkcie
Loss je funkcia, ktorú učiaci algoritmus priamo optimalizuje.
...koniec náhľadu článku...
Pokračuj ďalej
Došiel si až sem a to je super! Veríme, že ti prvé lekcie ukázali niečo nového a užitočného.
Chceš v kurze pokračovať? Prejdi do prémiové sekcie.
Kúpiť iba tento kurz
Získaj okamžitý prístup ku kurzu bez
časového obmedzenia.
475 kreditov
Obsah článku spadá pod licenciu Premium, kúpou článku súhlasíš so zmluvnými podmienkami.
- Prístup k jednotlivým lekciám podľa spôsobu obstarania.
- Kvalitné znalosti v oblasti IT.
- Zručnosti, ktoré ti pomôžu získať vysnívanú a dobre platenú prácu.
Popis článku
Požadovaný článok má nasledujúci obsah:
V tejto lekcii tutoriálu Neurónovej siete - Pokročilé preberieme loss funkcie a metriky.
Kredity získaš, keď podporíš našu sieť. To môžeš urobiť buď zaslaním symbolickej sumy na podporu prevádzky alebo pridaním obsahu na sieť.
