Čo je to ihrisko TensorFlow?

Detské ihrisko Tensorflow je detské ihrisko s neurónovou sieťou. Čo je interaktívna webová aplikácia postavená na ds3.js. Je to vzdelávacia vizualizačná platforma pre laikov. Takže môžu ľahko pochopiť pojmy hlbokého učenia ako

  • Vytváranie neurónových sietí
  • Spúšťanie neurónových sietí
  • Pochopiť fungovanie neurónových sietí.
  • Hranie sa s hyperparametrami neurónovej siete, ako je rýchlosť učenia, aktivačná funkcia, epochy.
  • Získajte výsledky

Detské ihrisko Tensorflow poskytuje skvelú platformu, ktorá umožňuje používateľom, ktorí nie sú oboznámení s vysokou úrovňou matematiky a kódovania, experimentovať s neurónovou sieťou pre hlbšie vzdelávanie. Je vytvorený na pochopenie základnej myšlienky neurónovej siete.

Vlastnosti TensorFlow Playground

Na ihrisku Tensorflow zohráva dôležitú úlohu najmä 10 semestrov.

1) Údaje

Detské ihrisko poskytuje hlavne 6 rôznych typov súborov údajov

Klasifikácia: Kruh, Exkluzívny alebo, Gaussovský, špirála.

Regresia: lietadlo, viac gaussovské.

Malé body kruhu sú reprezentované ako údajové body, ktoré zodpovedajú kladnému (+) a zápornému (-). Pozitívne reprezentované modrou, Negatívne reprezentované oranžovou farbou. Rovnaké farby sa používajú na znázornenie údajov Data, Neuron, Weight.

2) Pomer údajov o vlakoch a skúškach, hluk, veľkosť šarže

Rozdelenie pomeru údajov na údaje o vlakoch a skúškach. Pridajte k svojim údajom šum, aby ste mohli lepšie trénovať model. Šarža znamená súbor príkladov použitých v jednej iterácii.

3) Funkcie

Poskytuje 7 funkcií alebo vstupov - X1, X2, Štvorce X1X2, Produkt X1X2 a sin X1X2. Vyberte a zrušte výber funkcií, aby ste pochopili, ktorá funkcia je dôležitejšia.

4) Skryté vrstvy

Zvýšte a znížte skrytú vrstvu podľa vašich vstupov alebo údajov. Môžete tiež vybrať neuróny pre každú skrytú vrstvu a experimentovať s rôznymi skrytými vrstvami a neurónmi, skontrolovať, ako sa menia výsledky.

5) Epocha

Epocha je jednou úplnou iteráciou prostredníctvom súboru údajov. Keď vyberiete tlačidlo prehrávania, sieť sa spustí. Pri spustení siete nie. epochy sa budú naďalej zvyšovať.

Tlačidlo Reset vynuluje celú sieť.

6) Miera učenia

Miera učenia je hyperparameter, ktorý sa používa na urýchlenie postupu na získanie miestnych optima.

7) Aktivačná funkcia

Aktivačná funkcia sa aplikuje na dve vrstvy akejkoľvek neurónovej siete. Je zodpovedný za aktiváciu neurónov v sieti.

4 typy aktivačnej funkcie - ReLU, Tanh, Sigmoid, Lineárne

8) regularizácia

Existujú dva typy regularizácie L1 a L2. Ktoré sa používajú na zníženie nadmerného vybavenia modelu? Model je nadmerne vybavený, keď s jedným súborom údajov môže dobre fungovať len vtedy, keď sa súbor údajov zmení, na týchto údajoch je veľmi slabý.

9) Typ problému

Detské ihrisko Tensorflow rieši dva typy problémov: Klasifikácie, Regresia

10) Výstup

Po tréningu neurónovej siete skontrolujte výkon modelu. Sledujte stratu modelu a stratu tréningu modelu.

Príklad:

Urobme problém s klasifikáciou na ihrisku Tensorflow.

Kroky, ako hrať v tomto neurónovom sieťovom ihrisku:

  • Vyberte problém klasifikácie exkluzívnych ALEBO množín údajov.
  • Nastavte pomer údajov o školeniach a skúškach na 60% - čo znamená, že máme 60% údajov o vlakoch a 40% údajov o testoch.
  • Hluk sa pridá k 5 a zvýši ho a urobí s ním experiment, skontroluje, ako sa menia výstupné straty, a vyberte veľkosť šarže na 10.
  • Najprv vyberte jednoduché funkcie ako X1 a X2 a potom si poznamenajte straty na výstupe

(Strata pri tréningu: -0, 004, Strata pri teste: - 0, 002, kroky: -255)

Teraz pridajte tretí produkt produktu (X1X2) a sledujte straty.

(Strata zo školenia: -0.001, Strata zo skúšky: - 0, 001, kroky: -102)

Takto môžete pochopiť hodnotu funkcií, ako dosiahnuť dobré výsledky v minimálnych krokoch.

  • Ak nastavíte mieru učenia na 0, 03, skontroluje sa tiež, ako hrá rýchlosť vzdelávania dôležitú úlohu pri tréningu neurónovej siete.
  • Aktivačná funkcia ako Tanh, pre základné neurónové siete neexistujú požiadavky na mieru regularizácie a regularizácie. Zmena typu problému nie je potrebná.

Nezabudnite si však zahrať s regresiou, takže máte jasnú predstavu o regresii.

  • Vyberte 2 skryté vrstvy. Nastavte 4 neuróny pre prvú skrytú vrstvu a 2 neuróny pre druhú skrytú vrstvu a potom výstup.
  • Počnúc prvou vrstvou sa hmotnosti prenášajú na prvú skrytú vrstvu, ktorá obsahuje výstup z jedného neurónu, výstup druhej skrytej vrstvy sa zmieša s rôznymi hmotnosťami. Hmotnosti sú vyjadrené hrúbkou čiar.
  • Potom bude konečný výstup obsahovať stratu neurónovej siete vlakmi a testami.
  • Výstup klasifikoval dátový bod správne, ako je znázornené na obrázku nižšie.

experimentovanie:

Vykonajte niektoré zmeny a skontrolujte, ako to ovplyvňuje ďalšie faktory. Pozorujte stratu vlaku a testu po každej zmene.

Ako parametre hrajú dôležitú úlohu, aby sa dosiahla lepšia presnosť modelu?

  • Pomer Vlak a Test: Získanie dobrého pomeru súboru údajov o vlakových skúškach poskytne dobrý výkon nášho modelu.
  • Výber funkcií: Preskúmaním a výberom rôznych druhov funkcií nájdite správne vlastnosti modelu.
  • Skrytý výber vrstvy: Vyberte základňu skrytých vrstiev podľa vstupnej veľkosti, ale pre malú množinu údajov 2 skrytá vrstva funguje perfektne. Takže urobte nejaké zmeny v skrytej vrstve a tiež urobte nejaké pozorovania. Získate lepšiu predstavu o tom, ako skrytá vrstva v nej zohráva úlohu.
  • Miera učenia: Najdôležitejší hyperparameter pre model. Vysoká miera učenia môže mať za následok nestabilné školenie modelu a malá miera vedie k zlyhaniu školenia. Preto vyberte mieru učenia, ktorá sa dokonale hodí k vášmu modelu, a poskytnite najlepší výsledok.

Vyššie uvedené 4 termíny hrajú dôležitú úlohu pri tréningu dobrej neurónovej siete. Skúste si s tým zahrať na ihrisku Tensorflow

záver

Tensorflow detské ihrisko je skutočne skvelá platforma na učenie sa o neurónových sieťach. Vyučuje neurónovú sieť jednoduchým kliknutím na tlačidlo Prehrať a celá sieť bude vyškolená v prehliadači a umožní vám skontrolovať, ako sa mení výkon siete.

Odporúčané články

Toto je sprievodca po ihrisku Tensorflow. Tu diskutujeme o tom, čo je to ihrisko Tensorflow? Medzi funkcie detského ihriska Tensorflow patria údaje, skryté vrstvy, epocha, funkcia učenia atď. Ďalšie informácie nájdete v nasledujúcich článkoch -

  1. Ako nainštalovať TensorFlow
  2. Úvod do Tensorflow
  3. Alternatívy TensorFlow
  4. Theano vs Tensorflow
  5. Top 5 Rozdiel medzi TensorFlow vs Spark
  6. Čo je TensorFlow?

Kategórie:

Veľké dáta