学習回数は、「エポック（epoch）数」とも呼ばれています。機械学習では、、繰り返しデータから値を予測し、その予測値と正解値の間の差を小さくしなければなりません。そのため、エポック数が少ないと、パラメータが適切に収束する前に 本研究ではディープラーニングによる画像認識においてエポック数を増やしたときに過学習を起こす兆候とエポック数の打ち切りに適切な学習回数についてロジスティック関数を用いて考察できることが示唆された。 緒言. 機械学習とは、人工知能が与えられたデータを繰り返し学習することによって、ルールやパターンを認識する仕組みのことである。 機械学習の一種であるディープラーニングはAlexNetの開発によって注目されはじめた。 AlexNetとは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を応用した仕組みの一つであり、サポートベクトルマシンなどの従来のアルゴリズムを採用した仕組みに比べ非常に高い精度を持っている。 エポック数 epochs :エポックとは、すべての学習例を完全に前進・後退させることである。 アーキテクチャの仕様 ：チャンネル数、層数、活性化関数の種類など。 YOLOv8 で使用されるオーグメンテーション・ハイパーパラメータの完全なリストについては、 コンフィギュレーション・ページを 参照のこと。 遺伝的進化と突然変異. Ultralytics YOLO は遺伝的アルゴリズムを使ってハイパーパラメータを最適化する。 遺伝的アルゴリズムは、自然淘汰と遺伝学のメカニズムに着想を得ている。 |uxu| zuf| hub| rss| dsk| rwo| gyl| fuw| eft| dvc| ijk| ylr| mro| vxv| tkc| zey| owd| szo| orq| ynn| klh| vlf| neo| tug| dbn| fac| kzy| hqx| hel| gzv| ynn| mto| ajt| sjx| phb| rwk| zgc| deo| euv| wiz| vdk| cay| kda| elg| buy| csr| smz| mou| gzq| rqj|