This page was translated by the Cloud Translation API.
Switch to English

জালযুক্ত ভিত্তিক মডেলগুলির সাথে নমনীয়, নিয়ন্ত্রিত এবং ব্যাখ্যাযোগ্য এমএল

import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_lattice as tfl

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(
    tfl.layers.ParallelCombination([
        # Monotonic piece-wise linear calibration with bounded output
        tfl.layers.PWLCalibration(
            monotonicity='increasing',
            input_keypoints=np.linspace(1., 5., num=20),
            output_min=0.0,
            output_max=1.0),
        # Diminishing returns
        tfl.layers.PWLCalibration(
            monotonicity='increasing',
            convexity='concave',
            input_keypoints=np.linspace(0., 200., num=20),
            output_min=0.0,
            output_max=2.0),
        # Partially monotonic categorical calibration: calib(0) <= calib(1)
        tfl.layers.CategoricalCalibration(
            num_buckets=4,
            output_min=0.0,
            output_max=1.0,
            monotonicities=[(0, 1)]),
    ]))
model.add(
    tfl.layers.Lattice(
        lattice_size=[2, 3, 2],
        monotonicities=['increasing', 'increasing', 'increasing'],
        # Trust: model is more responsive to input 0 if input 1 increases
        edgeworth_trusts=(0, 1, 'positive')))
model.compile(...)

টেনসরফ্লো ল্যাটিস একটি লাইব্রেরি যা জড়িত এবং ব্যাখ্যামূলক ল্যাটিস ভিত্তিক মডেলগুলি প্রয়োগ করে। লাইব্রেরি আপনাকে সাধারণ জ্ঞান বা নীতি-চালিত আকারের সীমাবদ্ধতার মাধ্যমে ডোমেন জ্ঞান শিখতে প্রক্রিয়ায় ইনজেক্ট করতে সক্ষম করে । এটি কেরাস স্তরগুলির সংকলন ব্যবহার করে করা হয়েছে যা একঘেয়েমি, উত্তলতা এবং কীভাবে বৈশিষ্ট্যগুলি ইন্টারেক্ট করে তার মতো সীমাবদ্ধতাগুলি পূরণ করতে পারে। গ্রন্থাগারটি প্রিমেড মডেলগুলি এবং ক্যান अनुमानক নির্ধারণের জন্য সহজ সরবরাহ করে।

টিএফ ল্যাটিসের সাহায্যে আপনি প্রশিক্ষণের ডেটাসেটের আওতায় না থাকা ইনপুট স্পেসের অংশগুলিতে আরও ভাল এক্সট্রপোলেট করতে ডোমেন জ্ঞান ব্যবহার করতে পারেন। যখন পরিবেশন বিতরণ প্রশিক্ষণ বিতরণ থেকে আলাদা হয় এটি অপ্রত্যাশিত মডেল আচরণ এড়াতে সহায়তা করে।