ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

เพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติม

เมื่อแบบจำลองก่อนการเพิ่มประสิทธิภาพและเครื่องมือหลังการฝึกไม่เป็นไปตามกรณีการใช้งานของคุณ ขั้นตอนต่อไปคือการลองใช้เครื่องมือเวลาฝึกที่แตกต่างกัน

เครื่องมือเวลาฝึกอบรม piggyback เกี่ยวกับฟังก์ชันการสูญเสียของแบบจำลองเหนือข้อมูลการฝึกอบรม เพื่อให้แบบจำลองสามารถ "ปรับ" ให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดจากเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ

จุดเริ่มต้นในการใช้ API การฝึกอบรมของเราคือสคริปต์การฝึกอบรม Keras ซึ่งสามารถเลือกที่จะเริ่มต้นจากโมเดล Keras ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อปรับแต่งเพิ่มเติม

เครื่องมือเวลาฝึกอบรมให้คุณลอง: