Así que me preguntaba cómo, por ejemplo, uno puede optimizar mejor el modelo que están tratando de construir cuando se enfrentan a problemas presentados por un alto sesgo o una gran varianza. Ahora, por supuesto, puedes jugar con el parámetro de regularización para llegar a un final satisfactorio,...
Sin tener en cuenta las posibles restricciones computacionales, ¿existen aplicaciones generales en las que la lematización sería un paso contraproducente al analizar datos de texto? Por ejemplo, ¿sería la lematización algo que no se hace cuando se construye un modelo sensible al contexto? Como...
Acabo de comenzar a aprender Redes neuronales para el aprendizaje profundo de cs231. Estoy tratando de implementar Neural Network en Python. Estoy mirando el uso de Tensorflow o scikit-learn. ¿Cuáles son algunas de las ventajas y desventajas de estas bibliotecas para esta
Quiero usar un pequeño conjunto de datos para crear el modelo CNN. Entonces, estoy usando el aumento de datos para aumentar el conjunto de datos del tren. ¿Debo usar todas las técnicas de aumento (argumentos) que se enumeran aquí ? Me di cuenta de que agregar muchos argumentos disminuye la...
En mi computadora portátil dell core i7 - 16GB RAM - 4gb 960m GPU, estoy trabajando en un proyecto para clasificar las imágenes de CT de pulmón usando CNN 3d. Estoy usando la versión de CPU de tensorflow. Las imágenes se preparan como tamaño de matriz numpy (25,50,50). Mi modelo CNN tenía 2 capas...
¿Considerarías ese
Digamos que entrené una red codificador-decodificador en un conjunto de datos cat usando el error de reconstrucción como función de pérdida. La red está totalmente capacitada y el decodificador puede reconstruir buenas imágenes de gatos . Ahora, ¿qué pasa si uso la misma red e ingreso una imagen...