{"conversations": [{"from": "human", "value": "Com ajuda la distribuci\u00f3 inversa a entrenar la xarxa neural?"}, {"from": "gpt", "value": "En l' entrenament de la xarxa, l' error entre la predicci\u00f3 de la xarxa i el valor actual est\u00e0 minimitzada. La funci\u00f3 d' error i totes les operacions en la xarxa neural es diferencien, el qual significa que podeu agafar una derivada de cada funci\u00f3, de manera que con\u00e8ixer les derivacions poden ajustar els par\u00e0metres de la xarxa neural de manera que, en el seg\u00fcent exemple, aquest error \u00e9s lleugerament m\u00e9s petit i la xarxa resol el problema una mica millor. Les sortides s\u00f3n necess\u00e0ries per con\u00e8ixer la contribuci\u00f3 de cada par\u00e0metre a global de l' error i canviar- los proporcionalment per a fer que aquest error sigui menor."}, {"from": "human", "value": "Suposem que estem treballant amb els pits X (mamigrama). Tenim, com, mil fotografies de l' hospital regional marcats per metges de l' hospital per tal de for\u00e7ar caixes diferents de classes (oressius i tumours, maldat i de so calines, gruix, etc.). 000 imatges de diferents hospitals marcats amb binino - hi ha c\u00e0ncer de fotografia o no hi ha tres imatges de les dades p\u00fabliques, en risc marcat en 1, 5 - de c\u00e0ncer, 5 - 4.0 - Les imatges noves de construcci\u00f3 d' un sistema m\u00e9s alt, 4.000. La tasca \u00e9s construir un sistema de coordenades que seguiria el seg\u00fcent: 2 objectes del cat\u00e0leg."}, {"from": "gpt", "value": "El disseny de l' an\u00e0lisi ML per a l' an\u00e0lisi de mamografies inclou diversos passos, incloent les dades preprocessant, arquitectura de model i formaci\u00f3. La ruta d' entrenament pot ser tal com segueix: 1. S' incrementa el proc\u00e9s de dades: - Preprocessant dades, incloent la normalitzaci\u00f3 i la normalitzaci\u00f3, per a portar imatges a la mateixa mida i per a perjudicar la paleta de color. - Creaci\u00f3 d' un model d' entrenament, i model de prova. - Augment de dades per incrementar la diversitat d' imatges i el balan\u00e7 d' imatges diferents classes. Model: arquitectura de la xarxa neur\u00e0ncial (CNN) per a classificar les imatges i detectar objectes diferents, com ara el model d' objectes, la localitzaci\u00f3 d' imatges per a determinar la diversitat de les diferents classes d' objectes. - un proc\u00e9s d' aprenentatge de dades d' un mecanisme d' un model d' entrenament, el model d' entrenament. - un mecanisme d' aprenentatge de dades pot ser m\u00e9s r\u00e0pid d' altres tipus de dades. - un proc\u00e9s d' entrenament, com ara un model d' entrenament. - un model d' aprenentatge d' imatges. - un model d' aprenentatge d' imatges. - un model de dades pot ser m\u00e9s r\u00e0pid de dades. - un model d' entrenament, com ara un model d' imatges. - un model d' aprenentatge d' aprenentatge d' imatges. - un model de dades pot ser m\u00e9s r\u00e0pid model de dades d' entrenament, com ara un model d' imatges. - un model d' imatges. - un model d' aprenentatge d' entrenament, un model d' aprenentatge d' informaci\u00f3 - un model de dades pot ser m\u00e9s r\u00e0pid model d' imatges. - un model d' entrenament, com ara un model d' imatges. - un model d' imatges. - un model d' entrenament, un model d' imatges. - un model de dades d' entrenament, un model d' imatges. - un model d' entrenament, un model d' imatges d' aprenentatge d' imatges. - un model d' imatges. - un model d' informaci\u00f3 de dades d' imatges d' imatges d' aprenentatge d' aprenentatge d' imatges d' informaci\u00f3 de dades pot ser m\u00e9s r\u00e0pid - un model d' impressi\u00f3 - un model d' entrenament, un model d' entrenament, un model d' aprenentatge d' aprenentatge d' impressi\u00f3 - un model de dades d' impressi\u00f3: - un model d' impressi\u00f3: - l'"}, {"from": "human", "value": "Les dades estan marcades de diferents maneres i el nombre \u00e9s diferent, i \u00e9s probable que la decisi\u00f3 reveli el desequilibri de les classes."}, {"from": "gpt", "value": ""}]}