Trong học máy, thuật ngữ "variance" ám chỉ điều gì?

Một kỹ thuật tìm kiếm siêu tham số tốt nhất cho mô hình bằng cách thử tất cả các giá trị trong một lưới

Một phương pháp để giảm kích thước của dữ liệu đầu vào

Một phương pháp để tạo ra các mẫu dữ liệu mới từ dữ liệu ban đầu

Một phương pháp tối ưu hóa cho mô hình học sâu

Một kỹ thuật sử dụng để giảm kích thước của dữ liệu đầu vào

Một phương pháp tạo ra các mẫu dữ liệu mới từ dữ liệu ban đầu

Một kỹ thuật chính regularize trong mạng neural network bằng cách ngẫu nhiên loại bỏ một số đơn vị trong quá trình huấn luyện

Một phương pháp để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành dạng phù hợp cho mạng neural

Một kỹ thuật để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành dạng phù hợp cho mạng neural

Một phương pháp tối ưu hóa cho mô hình học sâu

Một thuật toán được sử dụng để lan truyền ngược thông tin gradient qua mạng neural network để cập nhật các trọng số

Một phương pháp tạo ra các mẫu dữ liệu mới từ dữ liệu ban đầu

Học có giám sát

Học không giám sát

Học tăng cường

Học bán giám sát

Activation layer

Dropout layer

Pooling layer

Dense layer

Sigmoid

Tanh

ReLU

Leaky ReLU

Sử dụng kích thước batch lớn

Sử dụng learning rate nhỏ

Thêm dữ liệu huấn luyện

Tăng số lượng epoch

Khả năng hiểu được thông tin ngắn hạn

Khả năng ghi nhớ thông tin dài hạn

Khả năng xử lý chuỗi với độ dài biến đổi

Khả năng giảm thiểu hiện tượng overfitting

Sigmoid

Tanh

ReLU (Rectified Linear Unit)

Softmax

Fully Connected Layer

Pooling Layer

Convolutional Layer

Dropout Layer