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.

Neurónové siete

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

Vedomosti v hodnote stoviek tisíc získaš za pár eur

Došiel si až sem a to je super! Veríme, že ti prvé lekcie ukázali niečo nového a užitočného.
Chceš v kurze pokračovať? Prejdi do prémiovej sekcie.

Obsah článku spadá pod licenciu Premium, kúpou článku súhlasíš s Prevádzkovými podmienkami.

Čo od nás v ďalších lekciách dostaneš?
  • 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.
Článok pre vás napísal Patrik Valkovič
Avatar
Věnuji se programování v C++ a C#. Kromě toho také programuji v PHP (Nette) a JavaScriptu (NodeJS).
Aktivity