1 repository
Awesome GitHub RepositoriesModel Training Diagnostics
Tools for analyzing training stability to identify underfitting and overfitting in neural networks.
Distinct from Performance Diagnostics: Distinct from general performance diagnostics: specifically targets neural network training stability (underfitting/overfitting) rather than system execution speed.
Explore 1 awesome GitHub repository matching testing & quality assurance · Model Training Diagnostics. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Model Training Diagnostics GitHub Repositories
Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
- udacity/deep-learning
udacity/deep-learning
4,058Vezi pe GitHubAcest proiect este un curs educațional de deep learning și un ghid de implementare conceput pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale. Oferă un curriculum pentru dezvoltarea modelelor care rezolvă sarcini de recunoaștere a modelelor și sarcini generative. Materialul include module specializate pentru antrenarea în computer vision, procesarea limbajului natural și AI generativ. Acoperă aplicarea practică a transfer learning-ului pentru clasificarea datelor noi și crearea de conținut media sintetic. Proiectul cuprinde designul arhitecturilor de rețea, construcția pipeline-urilor de date pentru machine learning și utilizarea diagnosticelor de performanță a modelelor pentru a identifica sub-ajustarea (underfitting) sau supra-ajustarea (overfitting). Conținutul este livrat prin Jupyter Notebooks.
Provides techniques for analyzing training stability and visualizing network graphs to optimize model performance.
Jupyter Notebook
