‫الآن لدينا وظيفة جميلة لإنشاء نموذج لنا ، وقد استخدمناه بالفعل.
‫لقد أنشأنا نموذجًا وحصلنا على الملخص.
‫قد تنظر إلى هذا مثل ، ما الذي يحدث هنا؟
‫حتى بالنظر إلى هذا مثل ، ما الذي يحدث هنا؟
‫لذا دعنا ننتقل إلى هذه الخطوة خطوة ونكتشف ما يحدث بالفعل.
‫لذلك أولاً وقبل كل شيء ، نقوم بإنشاء مثيل للنموذج ، لذا قم بإعداد طبقات النموذج باستخدام نموذج يساوي للتنبؤ
‫بالتسلسل.
‫ماذا يحصل هنا؟
‫كومة من الطبقات الخطية.
‫لذلك عندما تقول ذلك ، ما يعنيه في الواقع هو.
‫إنها مجرد كومة من الطبقات التي ستأخذ نوعًا من المدخلات ، وتجد أنماطًا في تلك المدخلات ، ومن ثم
‫يكون لها نوع من المخرجات.
‫هذا ما تعنيه مجموعة الطبقات الخطية.
‫إذا نظرنا هنا ، ما هي الطبقة الأولى؟
‫سوف يتم تشغيله من أعلى إلى أسفل.
‫وها قد بدأنا.
‫هذا خطأ آخر في Collab.
‫قد ترى هذا.
‫نأمل أن تصلح نفسها.
‫وإلا يمكننا إصلاح ذلك لاحقًا.
‫الطبقة الأولى هي طبقة المحور.
‫نموذج URL.
‫ما يقوله هذا هو أنه يخبر محور tensorflow بإنشاء طبقة مقدم رعاية.
‫لذا فإن ما نفعله هو أننا نستخدم مقدمي الرعاية لبناء نموذج التعلم العميق الخاص بنا.
‫إنها تطلب منه إنشاء طبقة خاصة بمقدم الرعاية من عنوان URL للنموذج ، وهي بنية NAT V2 للجوال.
‫لذلك قد تتساءل عما يحدث مع حق النقض عبر شبكة الهاتف المحمول.
‫ولماذا لدينا طبقتان فقط؟
‫حسنًا ، دعنا نتحقق من ذلك.
‫لنذهب.
‫شبكة المحمول V2 العمارة.
‫حسنا هيا بنا.
‫مراجعة تصنيف صور طراز Mobile Net v2 خفيف الوزن.
‫لذلك هذا ما أفعله عندما أحاول اكتشاف ما يحدث مع النموذج الذي أستخدمه.
‫ربما وجدت نموذجًا من مركز TensorFlow ، أو ربما رأيت برنامجًا تعليميًا أو أستخدم نوعًا من النماذج.
‫أحاول معرفة ما يحدث.
‫لذلك حصلنا على شبكة المحمول إلى الكتل التلافيفية.
‫الآن ، إذا أردت التحقق من ذلك ، فقد ترغب في البحث عنه.
‫هذا هو com اختصار للتفاف لذا قد ترغب في الذهاب إلى ما هو الالتفاف.
‫لا يوجد شبكة.
‫لذلك سأترك موردًا رائعًا لك للتحقق من ذلك.
‫ولكن إليك ما يحدث بشكل أساسي.
‫هذه صورة جيدة في الواقع.
‫أوه.
‫مقال آخر متوسط.
‫جميلة.
‫إذن هذا ما يحدث.
‫لدينا صورة إدخال ومن ثم يحتوي mobile net v2 على مجموعة كاملة من هذه الأنواع من الطبقات المضمنة فيه.
‫لذلك سوف ينظرون إلى صورة الإدخال ، ويقومون ببعض تحويلات البيانات عليها ، ثم يخرجونها
‫إلى شيء ما.
‫أ. ك. أ. قائمة الأرقام.
‫لذلك هذا هو عملنا.
‫إذا عدنا إلى الكلمة الرئيسية ، فقد أعددنا مدخلاتنا ونقوم بتمريرها إلى
‫خوارزمية التعلم الآلي ، في حالتنا ، mobile net v2 ، وستخرج شيئًا ما.
‫لذا فإن الشيء الجميل في نقل التعلم هو أن كل هذه الأجزاء يتم الاهتمام بها من أجلنا باستخدام
‫mobile net v2.
‫لقد حددنا مدخلاتنا وهذا ما نريده في النهاية ، نوعًا من المخرجات.
‫الآن دعنا نعود إلى هذه المراجعة لـ Mobile Net V2 ، ولا بأس إذا لم تفهم تمامًا
‫ما يجري هنا.
‫هذا جزء من تجربة التعلم العميق والتعلم الآلي.
‫إنه اكتشاف ما يحدث ، وما يحدث لبياناتنا عندما نقوم بتحويلها.
‫ينصب تركيزنا الأول دائمًا على كتابة كود العمل ثم معرفة ما يحدث بعد ذلك.
‫إذا أردنا الغوص بشكل أعمق ، يمكننا ذلك.
‫إذن ، الهيكل العام لشبكة الجوال v اثنان ، يأخذ مدخلًا بحجم 224 تربيعًا في
‫ثلاثة ، أ. ك. أ ارتفاع وعرض صورنا مضروبة في قنوات الألوان.
‫يقوم بمجموعة كاملة من التحولات.
‫لذلك ، إذا أخذنا هذه المدخلات فهل تحولات كهذه.
‫تمام.
‫ثم أخيرًا ستخرج قائمة واحدة من الأرقام بحجم 1280.
‫هذه هي الطبقة الأخيرة.
‫والآن سترى هذه البنية الشاملة وفي الأوراق وما إلى ذلك.
‫نأمل ، إذا كانوا ورقة جيدة ، فقد قاموا بتضمين هذا وإذا كان هناك أي ورق أفضل يحتوي
‫على رمز.
‫وسترى هذا وستتساءل ، ما هذا؟
‫حسنًا ، إنه شيء من هذا القبيل مرة أخرى.
‫سوف تتساءل ، ما هذا؟
‫لذلك دعونا نلقي نظرة ، على الشكل الذي قد يبدو عليه في numpy.
‫إذن ، إذا ذهبنا إلى المخرجات تساوي np ، فلنقم فقط بالحصول على مخرجات على شكل واحد يساوي واحدًا في 1280.
‫ثم النواتج.
‫لذلك ستكون مجرد قائمة طويلة من الأرقام المختلفة.
‫لكن 1280 ، لسنا بحاجة لذلك في الواقع.
‫الصحيح.
‫هذا هو المكان الذي تأتي فيه الطبقة الكثيفة.
‫هذا هو المكان الذي تأتي فيه مخرجاتنا.
‫نريد مخرجاتنا في الشكل.
‫أو على شكل 120 لأن هذا هو عدد الملصقات التي لدينا.
‫لذلك دعونا نجمع كل هذا معًا.
‫لدينا مدخلات من الصورة.
‫سوف تمر شبكة الجوال 2 من أجلنا وتجد كل الأنماط ثم تكثفها في مجموعة واحدة
‫طويلة من الأرقام.
‫1280 طويل.
‫ولكن هذا شيء جميل في نقل التعلم لأن كل هذا تم تنفيذه
‫من أجلنا.
‫كل ما علينا فعله هو أن نقول ، في الواقع ، بدلاً من ذلك 1280 ، نريد أن يكون الناتج في شكل أي عدد من
‫التسميات التي لدينا.
‫وقد تتساءل الآن.
‫تمام.
‫ماذا يفعل الرقص؟
‫دعونا نلقي نظرة على docstring.
‫فقط طبقة MN العادية المتصلة بكثافة.
‫حسنًا ، شكرًا docstring.
‫هذا في الواقع ليس له معنى كبير.
‫لكن قد تتساءل ما هو التنشيط الآن ، Soph.
‫ماكس ، دعنا نتحقق من ذلك.
‫ما هي سوفت ماك؟
‫وهذا هو المكان الذي ستحصل فيه على مجموعة كاملة من المصطلحات الرياضية.
‫لكن دعنا ننتقل إلى ويكيبيديا.
‫الآن ، إذا قرأت ذلك السطر الأول.
‫قد يبدو الأمر مربكًا للغاية بالنسبة لك ما لم تكن حاصلاً على شهادة في الرياضيات أو شيء من هذا القبيل.
‫لكن الشيء الرئيسي هنا هو ذلك.
‫بعد تطبيق self max ، سيكون كل مكون هو الفترة الزمنية صفر واحد وستجمع المكونات ما يصل إلى
‫واحد.
‫الآن سنرى هذا لاحقًا ، لكن هذا كل ما عليك معرفته الآن.
‫وإذا كنت تتساءل ما هي أجهزة Mac اللينة التي أستخدمها؟
‫ما التنشيط الذي فقد الوظيفة إذا كنا نعمل مع التصنيف الثنائي.
‫وظيفة التنشيط السيني.
‫لذلك نأتي إلى هنا السيني.
‫وإذا كنا نعمل بتصنيف متعدد الفئات ، فسيكون التنشيط ضعيفًا كحد أقصى.
‫سوفت ماكس.
‫إذن هذا ما يحدث هنا.
‫نحن بصدد إنشاء نموذج لمقدمي الرعاية.
‫سوف يتم تشغيلها بطريقة متسلسلة.
‫الطبقة الأولى التي ستستدعيها هي عنوان URL للنموذج ، وهو في الواقع بنية شبكة الهاتف المحمول
‫V2 التي تم تنفيذها من أجلنا.
‫وضمن شبكة الهاتف المحمول V 2 ، ستكون الهندسة المعمارية عبارة عن سلسلة من التلافيفات.
‫ما سوف تجده أنماطًا في صورنا المدخلة وتعلم ميزات تلك الصور.
‫إذا كنت تتساءل عن الميزة ، فلننتقل إلى صورة.
‫لنأخذ.
‫هذا واحد ، على سبيل المثال.
‫قد ينظر الالتفاف إلى كل بكسل في هذه الصورة ويذهب ، حسنًا ، هناك خط عمودي ،
‫هناك دائرة هنا ، هناك دائرة هنا ، يوجد خط أفقي هنا.
‫الآن ، الشيء هو أننا لا نقول للنموذج أي من هذه الميزات يتعلمها.
‫يرسم لهم من تلقاء نفسها.
‫إذن هذه هي الوجبات الجاهزة المهمة هناك.
‫هذه هي الفرضية الكاملة للتعلم الآلي هي أنه يكتشف الأنماط في هذه الصور
‫لنا.
‫لذا نعود.
‫لذا بمجرد أن يمر عبر بنية شبكة الجوال V2 ، فإنه سينتج مصفوفة واحدة بحجم 1280 مع
‫كل الأنماط التي تم تعلمها في الصورة.
‫لكننا نريد أن نقول ، مرحبًا ، نريد أن نذهب ، لا ، لسنا بحاجة إلى 180 نمطًا.
‫نحتاج إلى 120.
‫ثم نريد استخدام التنشيط sof max لتحويل هذه الأنماط إلى أرقام
‫بين صفر وواحد ثم أعلى رقم.
‫إذن ، كل المخرجات ستكون مصفوفة من 120 ، كل هذه ستجمع ما يصل إلى واحد.
‫وأعلى قيمة هي أي واحد هو تصنيفنا.
‫الآن ، كان هذا كثيرًا لتستوعبه ، لكننا سننتقل إلى مقاطع الفيديو القليلة التالية ، ونفصل
‫هذا بشكل أكبر في المقطع التالي ، سنستعرض ما يحدث عندما نقوم بتجميع نموذج.
‫لذلك سأراك هناك.