Пояснити
використання оператора в задачі р озпізнавання зображень об'єктів бази CIFAR10

history = model.fit(train_img, train_labels, epochs=100, batch_size=512, validation_data=(test_img, test_labels))

Question

Пояснити
використання оператора в задачі р озпізнавання зображень об'єктів бази CIFAR10

history = model.fit(train_img, train_labels, epochs=100, batch_size=512, validation_data=(test_img, test_labels))

Answer

для навчання  нейрон ної
мережі на навчальних даних train_img з отриманням втрат та точності для навчальних
та валідаційних даних test_img лише для навченої мережі

Answer

для побудови  нейрон ної
мережі з навчальними даними train_img та валідаційними даними test_img зі збереженням структури
мережі в об’єкті history

Answer

для побудови  нейрон ної
мережі з навчальними даними train_img та валідаційними даними test_img зі збереженням цих даних
в об’єкті history

Answer

для навчання  нейрон ної
мережі на навчальних даних train_img зі збереженням втрат та точності за  епоха ми
для навчальних та валідаційних даних test_img

Crowdly

Пояснити використання оператора в задачі р озпізнавання зображень об'єктів бази...

Хочете миттєвий доступ до всіх перевірених відповідей на vns.lpnu.ua?