Neural Structured Learning (NSL) er et maskinlæringsrammeverk utviklet av Google som gjør det mulig å trene nevrale nettverk ved å bruke strukturerte signaler i tillegg til standard funksjonsinnganger. Dette rammeverket er spesielt nyttig i scenarier der dataene har en iboende struktur som kan utnyttes for å forbedre modellytelsen. I sammenheng med å ha mange bilder av katter og hunder, kan NSL brukes for å forbedre læringsprosessen ved å inkludere relasjoner mellom bildene i treningsprosessen.
En måte NSL kan brukes på i dette scenariet er ved bruk av grafregularisering. Grafregularisering innebærer å konstruere en graf der noder representerer datapunkter (bilder av katter og hunder i dette tilfellet) og kanter representerer forhold mellom datapunktene. Disse relasjonene kan defineres basert på likhet mellom bilder, for eksempel at bilder som er visuelt like er forbundet med en kant i grafen. Ved å inkludere denne grafstrukturen i opplæringsprosessen, oppmuntrer NSL modellen til å lære representasjoner som respekterer relasjonene mellom bildene, noe som fører til forbedret generalisering og robusthet.
Når du trener et nevralt nettverk ved å bruke NSL med grafregularisering, lærer modellen ikke bare fra de rå pikselverdiene til bildene, men også fra relasjonene som er kodet i grafen. Dette kan hjelpe modellen å generalisere bedre til usynlige data, ettersom den lærer å fange opp den underliggende strukturen til dataene utover bare individuelle eksempler. I sammenheng med bilder av katter og hunder kan dette bety at modellen lærer egenskaper som er spesifikke for hver klasse, men også fanger opp likheter og forskjeller mellom de to klassene basert på sammenhengene i grafen.
For å svare på spørsmålet om NSL kan produsere nye bilder basert på eksisterende bilder, er det viktig å presisere at NSL selv ikke genererer nye bilder. I stedet brukes NSL til å forbedre treningsprosessen til et nevralt nettverk ved å inkludere strukturerte signaler, for eksempel grafforhold, i læringsprosessen. Målet med NSL er å forbedre modellens evne til å lære av dataene den leveres, i stedet for å generere nye datapunkter.
NSL kan brukes til å trene nevrale nettverk på datasett med strukturerte relasjoner, for eksempel bilder av katter og hunder, ved å inkludere grafregularisering for å fange opp den underliggende strukturen til dataene. Dette kan føre til forbedret modellytelse og generalisering ved å utnytte relasjonene mellom datapunkter i tillegg til de rå funksjonene til dataene.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruke et innebygd lag til å automatisk tildele riktige akser for et plott av representasjon av ord som vektorer?
- Hva er hensikten med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan brukes funksjonsutvinningsprosessen i et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) på bildegjenkjenning?
- Er det nødvendig å bruke en asynkron læringsfunksjon for maskinlæringsmodeller som kjører i TensorFlow.js?
- Hva er TensorFlow Keras Tokenizer API-parameteren for maksimalt antall ord?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API brukes til å finne de vanligste ordene?
- Hva er TOCO?
- Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
- Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
- Hva er Pack Neighbors API i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals