‫Nu hebben we een mooie functie om een model voor ons te maken, en we hebben het al gebruikt,
‫we hebben een model gemaakt en de samenvatting gekregen.
‫Je zou hier naar kunnen kijken zoals wat hier aan de hand is, zelfs hiernaar kijkend, zoals wat hier aan de hand
‫is.
‫Dus laten we dit stap voor stap doornemen en uitzoeken wat er werkelijk gebeurt.
‫Dus allereerst instantiëren we een model dat de modelwaarden instelt door gebruik te maken van model is gelijk aan
‫Kerrisdale Sequential.
‫Dat gebeurt hier, een lineaire stapeling van lagen.
‫Dus als het dat zegt, betekent het eigenlijk.
‫Het is gewoon een stapel lagen die een soort invoer nodig heeft, patronen in die invoer vindt en dan een soort uitvoer
‫heeft, dat is wat de lineaire stapel lagen is.
‫Dus als we hier kijken, wat is dan de eerste laag?
‫Het gaat van boven naar beneden lopen.
‫En hier gaan we.
‫Hier is nog een CoLab-fout.
‫Je zou dit kunnen zeggen.
‫Hopelijk lost het zichzelf op.
‫Anders kunnen we dat later oplossen.
‫De eerste laag is Högberg mantelzorglaag model Eurail, wat dit zegt is dat het tientallen flow hubs vertelt
‫om een mantelzorglaag te creëren.
‫Dus wat we doen, is dat we verzorgers gebruiken om diepgaand leren uit te bouwen.
‫Model zegt dat het een verzorgende laag moet maken van model Eurail, onze mobiele Matvey voor architectuur.
‫Dus je vraagt je misschien af wat er aan de hand is met mobiel internet V2.
‫En waarom hebben we maar twee lagen?
‫Nou, laten we dat eens bekijken.
‫Laten we gaan voor mobiel net V. naar architectuur.
‫Hier gaan we.
‫Review, mobiel net veto, lichtgewicht modelbeeldclassificatie.
‫Dus dit is wat ik doe als ik probeer te achterhalen wat er aan de hand is met een model dat ik gebruik,
‫misschien heb ik een model van Tetzlaff Wahhab gevonden of misschien heb ik een tutorial gezien of een soort model gebruikt.
‫Ik probeer erachter te komen wat er aan de hand is.
‫Dus we hebben een mobiel netwerk naar convolutionele blokken.
‫Als je dat wilt bekijken, wil je misschien omhoog kijken.
‫Dit is de afkorting van Convis voor convolutie.
‫Dus misschien wil je gaan.
‫Wat is convolutie?
‫Geen netwerk.
‫Dus ik zal een geweldige bron voor je achterlaten om dat te bekijken, maar dit is in wezen wat er gebeurt.
‫Dat is eigenlijk een goed beeld.
‫Oh, weer een medium artikel, mooi.
‫Dus dit is wat er gebeurt.
‫We hebben een invoerafbeelding en dan heeft mobiel net V2 een hele reeks van dit soort lagen erin ingebouwd.
‫Dus ze gaan naar het invoerbeeld kijken, er wat gegevenstransformaties op doen en het dan naar iets
‫uitvoeren.
‫A. K. A. een lijst met nummers.
‫Dus dit is wat onze taak is, als we terugkomen op de Keena, hebben we onze input voorbereid en geven we het
‫door aan het machine learning-algoritme, in ons geval mobiele nepeta.
‫En het gaat iets opleveren.
‫Dus het mooie van transfer learning is dat al deze onderdelen voor ons worden geregeld met behulp
‫van mobiel net veto, we hebben onze input gedefinieerd en dit is wat we uiteindelijk willen, een soort output.
‫Laten we nu terugkomen op deze recensie van mobiel internet V2.
‫En het is oké als je niet helemaal begrijpt wat hier aan de hand is.
‫Dit maakt deel uit van het experimenteren met deep learning, machine learning.
‫Het is uitzoeken wat er aan de hand is, wat er met onze gegevens gebeurt als we ze transformeren.
‫Onze eerste focus is om altijd werkende code te schrijven en dan uit te zoeken wat er daarna gebeurt.
‫Als we dieper willen duiken, kan dat.
‫Dus de algehele architectuur van mobiel net V2 vereist een invoer van 224 kwadraat keer drie, a. k. A.
‫de hoogte en breedte van onze afbeeldingen, tijden, kleurkanalen, het doet een hele reeks transformaties.
‫Dus neemt deze invoer.
‫Doet transformaties als deze.
‫OK, en dan tenslotte, zal het een enkele lijst met getallen opleveren met een grootte van
‫twaalfhonderdtachtig.
‫Dus dat is de laatste laag en nu zie je deze algemene architectuur in kranten en zo.
‫Hopelijk voelen ze hun goede papier, ze hebben dit opgenomen.
‫En als ze beter papier zijn, daar zit ook code in.
‫En je zult dit zien en je zult je afvragen, wat is dit?
‫Nou, het is zoiets als dit.
‫Nogmaals, je zult je afvragen, wat is dit?
‫Dus laten we eens kijken hoe het eruit zou kunnen zien in numpty.
‫Dus als we de Ecoles enpi van Output gebruiken, laten we die van vorm gelijk zijn aan één 12, 80.
‫En dan de output.
‫Dus het wordt gewoon een lange lijst met verschillende nummers, maar dat hebben we eigenlijk niet nodig.
‫Rechts.
‫Dit is waar onze dichte laag binnenkomt.
‫Dit is waar onze output binnenkomt, we willen onze output in de vorm.
‫Of in de vorm van 120, want zoveel labels hebben we.
‫Dus laten we dit allemaal op een rijtje zetten.
‫We hebben een invoer van een afbeelding die mobiel net V2 voor ons doorloopt en alle patronen vindt
‫en ze vervolgens samenvoegt tot één lange reeks getallen.
‫Twaalfhonderdtachtig lang.
‫Maar dan is dit het mooie van transfer learning omdat dit allemaal voor ons
‫is geïmplementeerd.
‫Het enige wat we hoeven te doen is zeggen, hé, eigenlijk willen we in plaats van die twaalftachtig, dat de output de
‫vorm heeft van hoeveel labels we ook hebben.
‫En nu vraag je je misschien af, oké?
‫Wat is het meest dodelijk?
‫Laten we eens kijken naar de kracht van de hond.
‫Gewoon regelmatig nauw verbonden en Energia. Nou, bedankt, Doc Strang. Dat is eigenlijk niet zo
‫logisch.
‫Maar je vraagt je misschien af wat de activering nu is, softmax, laten we daar eens naar kijken.
‫Wat is Softmax?
‫En hier krijg je een heleboel wiskundig jargon.
‫Maar laten we nu naar Wikipedia gaan, als je die eerste regel leest.
‫Het klinkt misschien nogal verwarrend voor je, tenzij je een wiskundediploma hebt of iets dergelijks,
‫maar het belangrijkste hier is dat.
‫Na het toepassen van softmax, zal elk onderdeel het interval nul één zijn en zullen de componenten optellen tot
‫één.
‫Nu zullen we dit later zien, maar dat is alles wat je voor nu hoeft te weten.
‫En als je je afvraagt welke softmax ik gebruik?
‫Welke activering, welke functie verloor, als we met binaire classificatie werken, is de
‫activeringsfunctie sigmoid.
‫Dus we komen hier sigmoid.
‫En als we werken met classificatie met meerdere klassen, is de activering softmax.
‫Softmax.
‫Dat is dus wat er hier gebeurt.
‫We maken een mantelzorgmodel.
‫Het gaat op volgorde lopen.
‫De eerste laag die het gaat noemen, is het model Uttara, dat eigenlijk het mobiele netwerk voor architectuur is,
‫dat voor ons is geïmplementeerd.
‫En binnen dat mobiele netwerk zal de Vista-architectuur een reeks kronkels zijn.
‫Waar je patronen in onze invoerafbeeldingen gaat vinden en de kenmerken van die afbeeldingen leert.
‫Als je je afvraagt wat een functie is, laten we dan een afbeelding bedenken.
‫Laten we nemen.
‫Deze bijvoorbeeld.
‫Een convolutie kan naar elke pixel in deze afbeelding kijken en gaan, OK.
‫Er is een verticale lijn, er is een cirkel hier, er is een cirkel hier, er is een horizontale lijn
‫hier.
‫Het punt is dat we het model niet vertellen welke van deze functies het leert.
‫Het rekent ze zelf uit.
‫Dus dat is het belangrijkste punt, dat is het hele uitgangspunt van machine learning, dat
‫het de patronen in deze afbeeldingen voor ons uitzoekt.
‫Dus we komen terug.
‫Dus als het eenmaal via het mobiele netwerk naar de architectuur is gegaan, zal het een enkele array van maat 12 uitvoeren
‫met alle patronen die het in een afbeelding heeft geleerd.
‫Maar we willen zeggen, hé, we willen gaan.
‫Nee, we hebben geen twaalfhonderdtachtig patronen nodig.
‫We hebben er honderdtwintig nodig.
‫En dan willen we de activeringssoftmax gebruiken om die patronen om te zetten in getallen tussen nul
‫en één en dan het hoogste getal.
‫Dus alle output.
‫Het wordt dus een array van 120.
‫Al deze vormen samen één en de hoogste waarde is welk label ons label is.
‫Dat was veel om in je op te nemen, maar we gaan dit in de volgende paar video's nog meer
‫opsplitsen.
‫Dus in de volgende gaan we doornemen wat er gebeurt als we een model compileren.
‫Dus ik zie je daar.