À quoi sert la compilation d'un modèle dans TensorFlow ?
Le but de la compilation d'un modèle dans TensorFlow est de convertir le code de haut niveau lisible par l'homme écrit par le développeur en une représentation de bas niveau qui peut être exécutée efficacement par le matériel sous-jacent. Ce processus implique plusieurs étapes et optimisations importantes qui contribuent aux performances et à l'efficacité globales du modèle. Tout d'abord, le processus de compilation
Comment le modèle est-il compilé et entraîné dans TensorFlow.js, et quel est le rôle de la fonction de perte d'entropie croisée catégorielle ?
Dans TensorFlow.js, le processus de compilation et de formation d'un modèle implique plusieurs étapes cruciales pour la construction d'un réseau neuronal capable d'effectuer des tâches de classification. Cette réponse vise à fournir une explication détaillée et complète de ces étapes, en mettant l'accent sur le rôle de la fonction de perte d'entropie croisée catégorique. Premièrement, construire un modèle de réseau neuronal