«training» 태그된 질문

RNN에 대해 배우려고 노력 중이며 Keras를 사용하고 있습니다. 바닐라 RNN 및 LSTM 레이어의 기본 전제를 ​​이해하고 있지만 교육을위한 특정 기술 요점을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 에서 keras 문서 , 그것은 RNN 층에 입력이 모양이 있어야합니다 말한다 (batch_size, timesteps, input_dim). 이것은 모든 훈련 예제가 고정 된 시퀀스 길이, 즉timesteps . …

60 python  keras  rnn  training 

따라서이 주제에 대한 문헌을 찾을 수 없었지만 생각할 가치가있는 것처럼 보입니다. 새로운 관찰이 가능한 경우 모델 교육 및 최적화에 대한 모범 사례는 무엇입니까? 예측이 저하되기 전에 모델 재 훈련주기 / 빈도를 결정하는 방법이 있습니까? 매개 변수가 집계 된 데이터에 대해 다시 최적화되면 과적 합입니까? 학습이 반드시 온라인 일 필요 는 …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

선호하는 머신 러닝 모델을 교육, 검증 및 테스트 한 후의 일반적인 기술은 테스트 서브 세트를 포함한 전체 데이터 세트를 사용하여 최종 모델 ( 예 : 제품) 을 배포 하기 위해 학습 하는 것입니다. 내 질문은 : 항상 그렇게하는 것이 최선입니까? 실제로 성능이 저하되면 어떻게됩니까? 예를 들어, 테스트 하위 세트를 분류 …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy 

corr()원본 df 에서 df를 만듭니다 . corr()DF는 70 X 70에서 나와는 히트 맵을 시각화하는 것은 불가능합니다 ... sns.heatmap(df). 를 표시하려고 corr = df.corr()하면 테이블이 화면에 맞지 않으며 모든 상관 관계를 볼 수 있습니다. df크기에 관계없이 전체를 인쇄 하거나 히트 맵의 크기를 제어하는 ​​방법입니까?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

기계 학습에서 모델을 교육하는 동안 배치 크기를 2의 거듭 제곱으로 유지하는 것이 왜 유리합니까? GPU 메모리 / RAM에 가장 적합한 크기를 사용하는 것이 가장 좋을 것이라고 생각했습니다. 이 답변 은 일부 패키지의 경우 2의 거듭 제곱이 배치 크기보다 낫다고 주장합니다. 누군가 자세한 설명 / 링크를 제공 할 수 있습니까? 모든 …

16 machine-learning  training 

파이썬을 사용하여 불균형 데이터 세트에서 임의의 포리스트 모델을 실행합니다 (대상 변수는 이진 클래스였습니다). 교육 및 테스트 데이터 세트를 분할 할 때 계층화 된 샘플링을 사용할지 (표시된 코드와 같은) 사용하지 않을지 고민했습니다. 지금까지 프로젝트에서 계층화 된 사례가 더 높은 모델 성능으로 이어질 것으로 관찰했습니다. 그러나 현재 데이터 세트와 대상 클래스의 분포가 …

14 machine-learning  python  random-forest  sampling  training 

사용해야하는 최소, 최대 및 "합리적인"양의 LSTM 셀과 관련된 경험 법칙 (또는 실제 규칙)이 있습니까? 특히 TensorFlow 및 속성의 BasicLSTMCell 과 관련이 num_units있습니다. 분류 문제가 다음과 같이 정의되었다고 가정하십시오. t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning