التمرين 2: منع التكيّف المفرط
في هذا التمرين، ستُحسِّن نموذج شبكة النقل التسلسلي للصور (CNN) لتصنيف القطط والكلاب الذي أنشأته في التمرين 1 من خلال تطبيق تعزيز البيانات وإزالة العناصر العشوائية:
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-01-28 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-01-28 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["This exercise focuses on enhancing a Convolutional Neural Network (CNN) model for cat-vs-dog image classification, building upon a previous exercise."],["The enhancements involve implementing data augmentation techniques and dropout regularization to mitigate overfitting and improve model generalization."],["You will actively apply these techniques in a provided coding exercise using Google Colab."]]],[]]