RUTUBE
Добавить
Уведомления
  • Главная
  • RUTUBE для блогеров
  • Каталог
  • Популярное
  • В топе
  • Shorts
  • ТВ онлайн
  • Трансляции
  • Моё
  • Фильмы
  • RUTUBE x PREMIER

Войдите, чтобы подписываться на каналы, комментировать видео и оставлять реакции


  • Подписки
  • История просмотра
  • Плейлисты
  • Смотреть позже
  • Комментарии

  • Авто
  • Анимация
  • Блогеры
  • Видеоигры
  • Детям
  • Еда
  • Интервью
  • Команда R
  • Культура
  • Лайфхаки
  • Музыка
  • Новости и СМИ
  • Обучение
  • Оriginals
  • Подкасты
  • Путешествия
  • Радио
  • Разговоры о важном
  • Сельское хозяйство
  • Сериалы
  • Спорт
  • Телешоу
  • Фонды помощи
  • Футбол
  • Юмор
Телеканалы
  • Иконка канала Первый канал
    Первый канал
  • Иконка канала Россия 1
    Россия 1
  • Иконка канала МАТЧ
    МАТЧ
  • Иконка канала НТВ
    НТВ
  • Иконка канала Пятый канал
    Пятый канал
  • Иконка канала Телеканал Культура
    Телеканал Культура
  • Иконка канала Россия 24
    Россия 24
  • Иконка канала ТВЦ
    ТВЦ
  • Иконка канала РЕН ТВ
    РЕН ТВ
  • Иконка канала СПАС
    СПАС
  • Иконка канала СТС
    СТС
  • Иконка канала Домашний
    Домашний
  • Иконка канала ТВ-3
    ТВ-3
  • Иконка канала Пятница
    Пятница
  • Иконка канала Звезда
    Звезда
  • Иконка канала МИР ТВ
    МИР ТВ
  • Иконка канала ТНТ
    ТНТ
  • Иконка канала МУЗ-ТВ
    МУЗ-ТВ
  • Иконка канала ЧЕ
    ЧЕ
  • Иконка канала Канал «Ю»
    Канал «Ю»
  • Иконка канала 2х2
    2х2
  • Иконка канала Кухня
    Кухня
  • Иконка канала viju
    viju


RUTUBE всегда с вами
Больше от RUTUBE
  • SMART TV
  • RUTUBE Детям
  • RUTUBE Спорт
  • RUTUBE Новости
RUTUBE в других соцсетях

  • Вопросы и ответы
  • Сообщить о проблеме
  • Написать в поддержку
  • О RUTUBE
  • Направления деятельности
  • Пользовательское соглашение
  • Конфиденциальность
  • Правовая информация
  • Рекомендательная система
  • Фирменный стиль

© 2025, RUTUBE

Building a Convolutional Neural Network (CNN) in Python – Step 3 Lecture No. 124

Welcome to Step 3 of our series on building a Convolutional Neural Network (CNN) in Python! In this episode, we will focus on training our CNN model and evaluating its performance. In this episode, we will cover: Training the CNN Model: Learn how to train your CNN model using your prepared dataset. We’ll walk through the process of fitting the model to your training data, including setting hyperparameters like batch size and the number of epochs. Monitoring Training Progress: Understand how to use metrics and visualizations to monitor the training process, such as accuracy and loss curves. We'll also cover techniques for avoiding overfitting, such as using validation data and implementing early stopping. Evaluating Model Performance: After training, we’ll evaluate the model’s performance on a test dataset. We’ll discuss how to interpret the results and assess the effectiveness of your CNN model using metrics like accuracy, precision, recall, and F1 score. Join us as we put our CNN model to the test, providing detailed instructions and practical tips for successful training and evaluation. By the end of this video, you'll be able to assess how well your model performs and make informed decisions for further improvements. Don’t forget to like, share, and subscribe to continue with the next steps in our CNN series, where we will explore advanced topics such as model optimization and fine-tuning. #CNN #MachineLearning #DeepLearning #Python #TensorFlow #Keras #AI

Иконка канала Animal Lovers Unite
Animal Lovers Unite
12+
6 просмотров
6 месяцев назад
20 января 2025 г.
ПожаловатьсяНарушение авторских прав

Welcome to Step 3 of our series on building a Convolutional Neural Network (CNN) in Python! In this episode, we will focus on training our CNN model and evaluating its performance. In this episode, we will cover: Training the CNN Model: Learn how to train your CNN model using your prepared dataset. We’ll walk through the process of fitting the model to your training data, including setting hyperparameters like batch size and the number of epochs. Monitoring Training Progress: Understand how to use metrics and visualizations to monitor the training process, such as accuracy and loss curves. We'll also cover techniques for avoiding overfitting, such as using validation data and implementing early stopping. Evaluating Model Performance: After training, we’ll evaluate the model’s performance on a test dataset. We’ll discuss how to interpret the results and assess the effectiveness of your CNN model using metrics like accuracy, precision, recall, and F1 score. Join us as we put our CNN model to the test, providing detailed instructions and practical tips for successful training and evaluation. By the end of this video, you'll be able to assess how well your model performs and make informed decisions for further improvements. Don’t forget to like, share, and subscribe to continue with the next steps in our CNN series, where we will explore advanced topics such as model optimization and fine-tuning. #CNN #MachineLearning #DeepLearning #Python #TensorFlow #Keras #AI

, чтобы оставлять комментарии