TensorFlow اسئلة واجوبة المقابلات
Question: Explain the concept of data augmentation in image classification using TensorFlow.Answer: Data augmentation involves applying random transformations to input data during training to increase the diversity of the dataset. In image classification, this can include rotations, flips, and zooms.Example: data_augmentation = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip('horizontal'), tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.2), ]) |
احفظ للمراجعة
احفظ هذا العنصر في الإشارات المرجعية، او حدده كصعب، او ضعه في مجموعة مراجعة.
سجل الدخول لحفظ الإشارات المرجعية والاسئلة الصعبة ومجموعات المراجعة.
هل هذا مفيد؟ نعم لا
الاكثر فائدة حسب تقييم المستخدمين: