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Pythonando

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basicamente fazendo isso você força a sua rede neural a não depender de certas informações, ou seja, ela não vai ficar dependente de informações especificas

porque isso é importante ?

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ou seja ele zera o peso de um determinado neurônio, mas não para sempre apenas em uma determinada época especifica

para cada época

ele basicamente exclui alguns neurônios aleatoriamentes

que é o dropout

Boa noite pessoal, vindo aqui passar uma dica de hyperparameters de redes neurais

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Rápido : desempenho muito alto, a par do NodeJS e do Go (graças a Starlette e Pydantic). Uma das estruturas Python mais rápidas disponíveis . Rápido para codificar : aumente a velocidade para desenvolver recursos em cerca de 200% a 300%. * Menos erros : reduza cerca de 40% dos erros induzidos por humanos (desenvolvedores). * Intuitivo : Ótimo suporte ao editor. Conclusão em todos os lugares. Menos tempo de depuração. Fácil : projetado para ser fácil de usar e aprender. Menos tempo lendo documentos. Curto : Minimize a duplicação de código. Vários recursos de cada declaração de parâmetro. Menos erros. Robusto : obtenha código pronto para produção. Com documentação interativa automática.

segue algumas de suas vantagens 👇

por isso venho indicar o FAST API

mas o django tem uma curva de aprendizado muito alta e o flask já está ficando em desuso

as soluções mais comuns nesse caso é o django e o flask

Boa noite pessoal, venho trazer uma sugestão de framework para criação de API'S em python

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existem diversas formas de resolver esse problema, eu pessoalmente gosto muito de algoritmo genético.

e a missão do algoritmo é encontrar o caminho mais otimizado