514f93318c
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| lab | ||
| IntroKeras.ipynb | ||
| IntroKerasTF.ipynb | ||
| IntroPyTorch.ipynb | ||
| README.md | ||
README.md
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು
ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ಕಲಿತಂತೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತುಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಎರಡು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:
- ಟೆನ್ಸರ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮಾಡುವುದು, ಉದಾ. ಗುಣಾಕಾರ, ಸೇರಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಸಿಗ್ಮಾಯ್ಡ್ ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮುಂತಾದ ಕೆಲವು ಫಂಕ್ಷನ್ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸುವುದು
- ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸುವುದು, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಶನ್ ಮಾಡಲು
ಪೂರ್ವ-ಲೆಕ್ಚರ್ ಕ್ವಿಜ್
numpy ಲೈಬ್ರರಿ ಮೊದಲ ಭಾಗವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸುವ ಯಂತ್ರವೊಂದು ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಾಯದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಂತೆ, backward ಮೆಥಡ್ನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಡೆರಿವೇಟಿವ್ ಫಂಕ್ಷನ್ಗಳನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿತ್ತು, ಇದು ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಶನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರ್ಶವಾಗಿ, ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ನಮಗೆ ಯಾವುದೇ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡಬೇಕು.
ಮತ್ತೊಂದು ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ GPU ಅಥವಾ TPU ಮುಂತಾದ ವಿಶೇಷ ಗಣನೆ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು. ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ತರಬೇತಿಗೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು GPU ಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾಂತರವಾಗಿ ನಡೆಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
✅ 'ಪ್ಯಾರಲೆಲೈಸ್' ಎಂಬ ಪದದ ಅರ್ಥ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ಸಾಧನಗಳ ಮೇಲೆ ಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡುವುದು.
ಪ್ರಸ್ತುತ, ಎರಡು ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ನ್ಯೂರಲ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು: TensorFlow ಮತ್ತು PyTorch. ಎರಡೂ CPU ಮತ್ತು GPU ಮೇಲೆ ಟೆನ್ಸರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮಾಡಲು ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ API ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ API ಮೇಲೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ API ಕೂಡ ಇದೆ, ಕ್ರಮವಾಗಿ Keras ಮತ್ತು PyTorch Lightning.
| ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ API | TensorFlow | PyTorch |
|---|---|---|
| ಹೆಚ್ಚು ಮಟ್ಟದ API | Keras | PyTorch Lightning |
ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ APIಗಳು ಎರಡೂ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಗ್ರಾಫ್ ನೀಡಲಾದ ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಾಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್) ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕಿಸುವುದೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ GPU ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಬಹುದು. ಈ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸಲು ಫಂಕ್ಷನ್ಗಳಿವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ನಂತರ ಮಾದರಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚು ಮಟ್ಟದ APIಗಳು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಲೆಯರ್ಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಹುತೇಕ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತುಗೊಳಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ ನಂತರ fit ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಕರೆಸಬೇಕು.
ಹೆಚ್ಚು ಮಟ್ಟದ APIಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನುಕೂಲವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ APIಗಳು ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಹೊಸ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತವೆ.
ನೀವು ಎರಡೂ APIಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ, ಉದಾ. ನೀವು ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ API ಬಳಸಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಲೇಯರ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಮಟ್ಟದ API ಬಳಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಿದ ದೊಡ್ಡ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಅಥವಾ ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಮಟ್ಟದ API ಬಳಸಿ ಲೇಯರ್ಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ, ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಲೂಪ್ ಬಳಸಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಶನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಎರಡೂ APIಗಳು ಆಧಾರಭೂತ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕಲಿಕೆ
ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಬಹುತೇಕ ವಿಷಯವನ್ನು PyTorch ಮತ್ತು TensorFlow ಎರಡಕ್ಕೂ ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಇಷ್ಟದ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಅದರ ಸಂಬಂಧಿತ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಓದಬಹುದು. ಯಾವ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ PyTorch vs. TensorFlow ಕುರಿತು ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಓದಿ. ನೀವು ಎರಡೂ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ ಉತ್ತಮ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಸಾಧ್ಯವಾದಲ್ಲಿ, ಸರಳತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮಟ್ಟದ APIಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ನೆಲದಿಂದ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವೆಂದು ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ API ಮತ್ತು ಟೆನ್ಸರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ ನೀವು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಈ ವಿವರಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಕಳೆಯಲು ಇಚ್ಛಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಮಟ್ಟದ API ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಹೋಗಬಹುದು.
✍️ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು: ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು
ಕೆಳಗಿನ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ:
| ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ API | TensorFlow+Keras ನೋಟ್ಬುಕ್ | PyTorch |
|---|---|---|
| ಹೆಚ್ಚು ಮಟ್ಟದ API | Keras | PyTorch Lightning |
ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಿದ ನಂತರ, ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪುನಃ ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ.
ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್
ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಕಲ್ಪನೆ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ!
ಕೆಳಗಿನ 5 ಬಿಂದುಗಳನ್ನು (ಗ್ರಾಫ್ಗಳಲ್ಲಿ x ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗಿದೆ) ಅಂದಾಜಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:
 |
 |
|---|---|
| ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿ, 2 ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು | ಅರೇಖೀಯ ಮಾದರಿ, 7 ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು |
| ತರಬೇತಿ ದೋಷ = 5.3 | ತರಬೇತಿ ದೋಷ = 0 |
| ಮಾನ್ಯತೆ ದೋಷ = 5.1 | ಮಾನ್ಯತೆ ದೋಷ = 20 |
- ಎಡಭಾಗದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಒಳ್ಳೆಯ ಸರಳ ರೇಖೆಯ ಅಂದಾಜು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಮಾದರಿ ಬಿಂದುಗಳ ವಿತರಣೆ ಹಿಂದೆ ಇರುವ ತತ್ವವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ತುಂಬಾ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ. ನಾವು ಕೇವಲ 5 ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ 7 ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದು ಎಲ್ಲಾ ಬಿಂದುಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗುವಂತೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ತರಬೇತಿ ದೋಷವನ್ನು 0ಕ್ಕೆ ತರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಡೇಟಾದ ಹಿಂದಿನ ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾನ್ಯತೆ ದೋಷ ಬಹಳ ಹೆಚ್ಚು.
ಮಾದರಿಯ ಶ್ರೀಮಂತಿಕೆ (ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ) ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಡುವೆ ಸರಿಯಾದ ಸಮತೋಲನ ಸಾಧಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ
- ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸಾಕಾಗದಿರುವುದು
- ಮಾದರಿ ತುಂಬಾ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಆಗಿರುವುದು
- ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ತುಂಬಾ ಶಬ್ದ ಇರುವುದು
ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪತ್ತೆಮಾಡುವುದು
ಮೇಲಿನ ಗ್ರಾಫ್ನಿಂದ ನೀವು ನೋಡಬಹುದು, ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ತರಬೇತಿ ದೋಷ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮಾನ್ಯತೆ ದೋಷದಿಂದ ಪತ್ತೆಮಾಡಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯತೆ ದೋಷಗಳು ಎರಡೂ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ, ನಂತರ ಕೆಲವೊಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾನ್ಯತೆ ದೋಷ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿ ಏರಿಕೆಯಾಗಬಹುದು. ಇದು ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಸೂಚನೆ ಆಗಿದ್ದು, ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು (ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾದರಿಯ ಸ্নಾಪ್ಶಾಟ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು) ಸೂಕ್ತ.
ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯುವುದು ಹೇಗೆ
ನೀವು ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡರೆ, ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು:
- ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ
- ಮಾದರಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ
- ನಿಯಮಿತೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಉದಾ. ಡ್ರಾಪೌಟ್, ಇದನ್ನು ನಾವು ನಂತರ ಪರಿಗಣಿಸುವೆವು.
ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಯಾಸ್-ವ್ಯಾರಿಯನ್ಸ್ ವ್ಯವಹಾರ
ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಅಂಕಿಅಂಶಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಯಾಸ್-ವ್ಯಾರಿಯನ್ಸ್ ವ್ಯವಹಾರ ಎಂಬ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಒಂದು ಪ್ರಕರಣ. ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ದೋಷದ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಎರಡು ವಿಧದ ದೋಷಗಳಿವೆ:
- ಬಯಾಸ್ ದೋಷಗಳು ನಮ್ಮ ಆಲ್ಗೋರಿದಮ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಇದು ನಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವುದರಿಂದ (ಅಂಡರ್ಫಿಟಿಂಗ್) ಆಗಬಹುದು.
- ವ್ಯಾರಿಯನ್ಸ್ ದೋಷಗಳು, ಇವು ಮಾದರಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಶಬ್ದವನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅಲ್ಲದೆ (ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್).
ತರಬೇತಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಬಯಾಸ್ ದೋಷ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ (ನಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತಾ), ಮತ್ತು ವ್ಯಾರಿಯನ್ಸ್ ದೋಷ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ತಡೆಯಲು ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ - ಕೈಯಿಂದ (ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಪತ್ತೆಯಾಗುವಾಗ) ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ (ನಿಯಮಿತೀಕರಣ ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ).
ಸಾರಾಂಶ
ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ, ನೀವು TensorFlow ಮತ್ತು PyTorch ಎಂಬ ಎರಡು ಜನಪ್ರಿಯ AI ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳ ವಿವಿಧ APIಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಲಿತಿರಿ. ಜೊತೆಗೆ, ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಎಂಬ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಂಡಿರಿ.
🚀 ಸವಾಲು
ಸಂಬಂಧಿತ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಳಗೆ 'ಕಾರ್ಯಗಳು' ಇವೆ; ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳನ್ನು ಓದಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ.
ಪೋಸ್ಟ್-ಲೆಕ್ಚರ್ ಕ್ವಿಜ್
ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಅಧ್ಯಯನ
ಕೆಳಗಿನ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವತಃ ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡಿ:
- TensorFlow
- PyTorch
- ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್
ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ:
- TensorFlow ಮತ್ತು PyTorch ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
- ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಂಡರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ಅಸೈನ್ಮೆಂಟ್
ಈ ಪ್ರಯೋಗಶಾಲೆಯಲ್ಲಿ, ನೀವು PyTorch ಅಥವಾ TensorFlow ಬಳಸಿ ಸಿಂಗಲ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿ-ಲೆಯರ್ ಫುಲಿ-ಕನೆಕ್ಟೆಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಸ್ವೀಕರಣ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.