Mathe Python = Liebe

Ich empfehle Ihnen, beim Erstellen einer Lösung unbedingt im Kontext einer mathematischen Aussage zu denken. Wegen:

1. Es ist ganz einfach, Projektgrenzen zu speichern, während Sie an die Codierung denken
2. Es gibt mehr Handlungsmöglichkeiten im Raum des Programms

Kreuzentropie für KI hilft dabei, ein neuronales Netzwerk in jeder Ära nach Best Practices zu trainieren. Oft werden verschiedene mathematische Konstruktionen verwendet, z. B. die Methode des stochastischen Abstiegs.

Die Gewichtungskoeffizientenkarte fokussiert die Eigenschaften unseres neuronalen Netzwerks auf die richtige Weise. Zur Vermeidung grober Fehler in den resultierenden Werten.

best_w = keras.callbacks.ModelCheckpoint('unet_best.h5', 
                                monitor='val_loss',
                                verbose=0,
                                save_best_only=True,
                                save_weights_only=True,
                                mode='auto',
                                period=1)

last_w = keras.callbacks.ModelCheckpoint('unet_last.h5',
                                monitor='val_loss',
                                verbose=0,
                                save_best_only=False,
                                save_weights_only=True,
                                mode='auto',
                                period=1)

callbacks = [best_w, last_w]

Es ist besser, bereits zwei Listen zu erstellen: beste und letzte Gewichte des Modells. Dies ist bei der Berechnung des Fehlerwerts hilfreich.

Das Endergebnis sieht etwa so aus:

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMathe Python = Liebe. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!