Je vous recommande, lors de la création d'une solution, de penser nécessairement en contexte à l'énoncé mathématique. À cause de :
- Cela permet de sauvegarder facilement les limites du projet, pendant que vous codez votre pensée
- Il y a plus de possibilités de manœuvre dans l'espace du programme
L'entropie croisée pour l'IA aide à former un réseau de neurones aux meilleures pratiques de chaque époque. Souvent utilisé différentes constructions mathématiques, comme la méthode de descente stochastique.
La carte des coefficients de poids concentre correctement notre réseau neuronal caractéristique. Pour éviter les erreurs grossières dans les valeurs résultantes.
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]
Il est préférable de créer déjà 2 listes : meilleur et dernier poids du modèle. Cela sera utile lors du calcul de la valeur d'erreur.
Le résultat final ressemble à :
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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