AI-For-Beginners/translations/ne/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab

हाम्रो आफ्नै फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर MNIST वर्गीकरण

AI for Beginners Curriculum बाट ल्याब असाइनमेन्ट।

कार्य

१-, २- र ३- तहको पर्सेप्ट्रोन प्रयोग गरेर MNIST हस्तलेखन गरिएको अंक वर्गीकरण समस्या समाधान गर्नुहोस्। यस पाठमा हामीले विकास गरेको न्युरल नेटवर्क फ्रेमवर्क प्रयोग गर्नुहोस्।

सुरुवात नोटबुक

ल्याब सुरु गर्न MyFW_MNIST.ipynb खोल्नुहोस्।

प्रश्नहरू

यस ल्याबको परिणामस्वरूप, निम्न प्रश्नहरूको उत्तर दिन प्रयास गर्नुहोस्:

• के इन्टर-लेयर सक्रियता कार्यले नेटवर्कको प्रदर्शनलाई असर गर्छ?
• के यो कार्यका लागि २- वा ३- तहको नेटवर्क आवश्यक छ?
• नेटवर्कलाई प्रशिक्षण गर्दा कुनै समस्या अनुभव गर्नुभयो? विशेष गरी तहहरूको संख्या बढ्दै जाँदा।
• प्रशिक्षणको क्रममा नेटवर्कका वेटहरू कसरी व्यवहार गर्छन्? वेटहरूको अधिकतम abs मान बनाम epoch को सम्बन्ध बुझ्नको लागि तपाईं यसलाई प्लट गर्न सक्नुहुन्छ।

अस्वीकरण:
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी यथासम्भव सटीकता सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादहरूमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छन्। यसको मूल भाषामा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्त्वपूर्ण जानकारीका लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।