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AI & Data

CNN/DNN Training by using Google TensorFlow 系列

由於智慧穿戴裝置興起,多數廠商如 Google Fit、Fitbit、Apple Watch 等,也開始致力於投入於研發關技術。然而除了硬體製造外,重點莫過於透過後台分析數據以判斷使用者當前狀況,舉凡偵測心率、血壓、血糖變化可提早發現潛在心臟病;或是分析使用者的運動數據以提供最佳的運動課程等,皆可以透過 TensorFlow 訓練 CNN/DNN 完成,由此可見其對我們貢獻諸多便利性。本題會透過以上內容之基本概念出發,探討他們之間的關係與應用。

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【Day 11】機器學習的訓練過程 - Part 3. 最佳化與學習率

零、前言 在上一篇中,我們從一些數學方法中,了解到一些基礎的 Loss Function ,如 BCE 與 CCE 是如何定義的,並且知道可以透過 Softma...

2023-12-02 ‧ 由 csning1998 分享

【Day 12】機器學習的訓練過程 - Part 4. 區域極小值與鞍點

零、前言 在上一篇中,我們透過實際計算 Loss Function 並執行梯度下降法時,發現設定學習率會直接影響到機器訓練時的表現,對此我們可以透過更改學習率進...

2023-12-03 ‧ 由 csning1998 分享