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机器学习设计模式
book

机器学习设计模式

by Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
September 2022
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
386 pages
7h 36m
Chinese
Southeast University Press
Content preview from 机器学习设计模式
162
4
history = model.fit(trainds,
validation_data=evalds,
epochs=NUM_CHECKPOINTS,
steps_per_epoch=steps_per_epoch,
batch_size=BATCH_SIZE,
callbacks=[cp_callback])
4
-
12
:根据检查点之间所需的步数来定义虚拟轮次。
当你获得更多数据时,首先使用旧设置对其进行训练,然后增加样本数量以反映新
数据,最后更改
STOP_POINT
以确定达到收敛必须遍历数据的次数。
现在,即使使用超参数调优(在本章后面讨论)也是安全的,并且保留了步数不变
的优点。
设计模式
13
:迁移学习
在迁移学习设计模式中,我们将使用以前训练过的模型,冻结权值,并将这些不可
训练的层合并到一个新模型中,该模型可以解决相似的问题,但需要的数据集较小。
问题
在非结构化数据上训练自定义机器学习模型需要非常大的数据集,而这些数据集并
不容易获得。例如,一个通过手臂
X
光片识别是否存在骨折的模型。为了获得较高
的准确率,将需要成千上万个图像。在模型学习骨折的样子之前,首先要理解作为
图像一部分的像素、边缘和形状的意义。基于文本数据训练的模型也是如此。假设
我们正在构建一个模型,该模型根据患者症状的描述来预测与这些症状相关的状况。
除了学习哪些词可以区分感冒和肺炎 ...
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ISBN: 9787564196776