Though ANNIGMA-wrapper improves the

Though ANNIGMA-wrapper improves the eciency of the base wrapper model, training a neural net for a large dataset in the training cycle still requires substantial computational resource. BSE is designed to handle large datasets and performs well, but requires to manually adjust the proportion of features to be added or removed in each wrapper cycle. Currently, we use smaller
subsets of data and reduce training parameters during code development.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ว่ากระดาษห่อ ANNIGMA เพิ่ม ciency อีรุ่นห่อพื้นฐาน ฝึกประสาทสุทธิสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในวงจรของการฝึกอบรมยังคงต้องพบทรัพยากรคอมพิวเตอร์ BSE ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการ datasets ขนาดใหญ่ และทำดี แต่ต้องการปรับสัดส่วนของการเพิ่ม หรือเอาออกในแต่ละรอบห่อด้วยตนเอง ขณะนี้ เราใช้ขนาดเล็กชุดย่อยของข้อมูลและพารามิเตอร์การฝึกอบรมในระหว่างการพัฒนารหัส

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แม้ว่า ANNIGMA-ห่อช่วยเพิ่มอี? ciency ของรูปแบบการห่อฐานการฝึกอบรมสุทธิประสาทสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในวงจรการฝึกอบรมยังคงต้องมีการคำนวณทรัพยากรที่สำคัญ BSE ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมีประสิทธิภาพดี แต่ต้องใช้ด้วยตนเองปรับสัดส่วนของคุณสมบัติที่จะเพิ่มหรือลบออกในแต่ละรอบห่อ
ขณะนี้เราใช้ขนาดเล็กย่อยของข้อมูลและการลดค่าพารามิเตอร์การฝึกอบรมในระหว่างการพัฒนารหัส

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้ว่า annigma ห่อปรับปรุงประสิทธิภาพของ e  เสื้อคลุมฐานรูปแบบการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการฝึกอบรมวงจรยังใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่สำคัญ ส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ และแสดงได้ดี แต่ต้องปรับตนเองสัดส่วนคุณสมบัติที่จะเพิ่มหรือลบออกในแต่ละห่อรอบ ขณะนี้เราใช้ขนาดเล็ก
ชุดย่อยของข้อมูลและลดการฝึกอบรมพารามิเตอร์ในระหว่างการพัฒนารหัส .