‫Maintenant, nous avons une belle fonction pour créer un modèle pour nous, et nous l'avons déjà utilisé, nous
‫avons instancié un modèle et obtenu le résumé.
‫Vous pourriez regarder ceci comme ce qui se passe ici, même en regardant cela, comme ce qui se passe ici.
‫Voyons donc cela étape par étape et découvrons ce qui se passe réellement.
‫Donc, tout d'abord, nous instancions un modèle qui configure les valeurs du modèle en utilisant un modèle égal à
‫Kerrisdale Sequential.
‫Cela se passe ici, une pile linéaire de couches.
‫Donc, quand il dit cela, ce que cela signifie réellement, c'est.
‫C'est juste une pile de couches qui va prendre une sorte d'entrée, trouver des modèles dans cette entrée et ensuite avoir une sorte
‫de sortie, c'est ce que la pile linéaire de couches.
‫Alors si on regarde ici, quelle est la première couche ?
‫Il va courir de haut en bas.
‫Et c'est reparti.
‫Voici une autre erreur CoLab.
‫Vous pourriez dire ceci.
‫Espérons que cela se répare.
‫Sinon, nous pouvons corriger cela plus tard.
‫La première couche est le modèle de couche de soignants de Högberg Eurail, ce que cela dit, c'est qu'il indique à des dizaines de hubs de
‫flux de créer une couche de soignants.
‫Donc, ce que nous faisons, c'est que nous utilisons des aidants pour développer un apprentissage en profondeur.
‫Le modèle lui dit de créer une couche de soignants du modèle Eurail, qui est notre Matvey mobile pour l'architecture.
‫Vous vous demandez peut-être ce qui se passe avec le net mobile V2.
‫Et pourquoi n'avons-nous que deux couches ?
‫Eh bien, vérifions cela.
‫Allons au net mobile V. à l'architecture.
‫Alors on y va.
‫Examen, veto sur le net mobile, classification d'images de modèle léger.
‫C'est donc ce que je fais lorsque j'essaie de comprendre ce qui se passe avec un modèle que j'utilise, peut-être que j'ai
‫trouvé un modèle de Tetzlaff Wahhab ou peut-être que j'ai vu un tutoriel ou que j'utilise une sorte de modèle.
‫J'essaye de comprendre ce qui se passe.
‫Nous avons donc un réseau mobile en blocs convolutifs.
‫Maintenant, si vous vouliez vérifier cela, vous voudrez peut-être chercher.
‫C'est l'abréviation Convis de convolution.
‫Alors vous voudrez peut-être y aller.
‫Qu'est-ce que la convolution ?
‫Pas de réseau.
‫Je vais donc vous laisser une excellente ressource pour vérifier cela, mais voici essentiellement ce qui se passe.
‫C'est une bonne image, en fait.
‫Oh, un autre article moyen, magnifique.
‫Voici donc ce qui se passe.
‫Nous avons une image d'entrée, puis mobile net V2 contient tout un tas de ce type de couches.
‫Ils vont donc regarder l'image d'entrée, faire des transformations de données dessus, puis la sortir vers quelque
‫chose.
‫UNE. K. UNE. une liste de nombres.
‫C'est donc notre travail, si nous revenons au Keena, nous avons préparé nos entrées et nous les transmettons à
‫l'algorithme d'apprentissage automatique, dans notre cas, mobile nepeta.
‫Et ça va sortir quelque chose.
‫Donc, la belle chose à propos de l'apprentissage par transfert est que toutes ces parties sont prises en charge pour nous en
‫utilisant le veto du réseau mobile, nous avons défini nos entrées et c'est ce que nous voulons à la fin, une sorte de sortie.
‫Revenons maintenant à cette revue du net mobile V2.
‫Et ce n'est pas grave si vous ne comprenez pas parfaitement ce qui se passe ici.
‫Cela fait partie de l'expérimentation du deep learning, du machine learning.
‫Il s'agit de comprendre ce qui se passe, ce qui arrive à nos données lorsque nous les transformons.
‫Notre premier objectif est de toujours écrire du code fonctionnel, puis de comprendre ce qui se passe après cela.
‫Si nous voulons plonger plus profondément, nous le pouvons.
‫Donc, l'architecture globale du réseau mobile V2, il faut une entrée de taille 224 au carré trois fois, a. k. une.
‫la hauteur et la largeur de nos images, les temps, les canaux de couleur, ça fait tout un tas de transformations.
‫Prend donc cette entrée.
‫Est-ce que des transformations comme celle-ci.
‫OK, et enfin, il va sortir une seule liste de nombres d'une taille de douze cent
‫quatre-vingts.
‫C'est donc la dernière couche et maintenant vous verrez cette architecture globale dans les articles et ainsi de suite.
‫Espérons qu'ils sentent leur bon papier, ils l'ont inclus.
‫Et s'il s'agit d'un meilleur papier, cela inclut le code.
‫Et vous verrez ceci et vous vous demanderez, qu'est-ce que c'est ?
‫Eh bien, c'est quelque chose comme ça.
‫Encore une fois, vous vous demanderez, qu'est-ce que c'est?
‫Voyons donc à quoi cela pourrait ressembler dans numpty.
‫Donc, si nous allons dans Output Ecoles enpi, faisons simplement ceux de forme égale un un 12, 80.
‫Et puis la sortie.
‫Ce sera donc une longue liste de chiffres différents, mais nous n'en avons pas vraiment besoin.
‫À droite.
‫C'est là qu'intervient notre couche dense.
‫C'est là qu'intervient notre sortie, nous voulons nos sorties sous la forme.
‫Ou en forme de 120, car c'est le nombre d'étiquettes que nous avons.
‫Alors mettons tout cela ensemble.
‫Nous avons une entrée d'une image que le réseau mobile V2 va parcourir pour nous et trouver tous les modèles,
‫puis les condenser en un long tableau de nombres.
‫Douze cent quatre-vingts de long.
‫Mais alors c'est une belle chose à propos de l'apprentissage par transfert, c'est parce que tout cela a été mis en
‫œuvre pour nous.
‫Tout ce que nous avons à faire est de dire, hé, en fait, au lieu de ces douze quatre-vingts, nous voulons que la sortie soit
‫sous la forme du nombre d'étiquettes que nous avons.
‫Et vous vous demandez peut-être maintenant, d'accord ?
‫Qu'est-ce que les morts font?
‫Regardons la force du chien.
‫Juste régulièrement densément connecté et Energia Eh bien, merci, Doc Strang Cela n'a en fait pas trop
‫de sens.
‫Mais vous vous demandez peut-être quelle est l'activation maintenant, softmax, vérifions cela.
‫Qu'est-ce que Softmax ?
‫Et c'est là que vous allez avoir tout un tas de jargon mathématique.
‫Mais allons maintenant sur Wikipédia, si vous lisez cette première ligne.
‫Cela peut vous sembler assez déroutant, à moins que vous n'ayez un diplôme en mathématiques ou quelque
‫chose comme ça, mais l'essentiel ici est que.
‫Après avoir appliqué softmax, chaque composant sera l'intervalle zéro un et les composants s'additionneront jusqu'à
‫un.
‫Nous verrons cela plus tard, mais c'est tout ce que vous devez savoir pour le moment.
‫Et si vous vous demandez quel softmax j'utilise ?
‫Quelle activation, quelle fonction perdue, si nous travaillons avec une classification binaire, la fonction
‫d'activation est sigmoïde.
‫Nous arrivons donc ici sigmoïde.
‫Et si nous travaillons avec une classification multiclasse, l'activation est softmax.
‫Softmax.
‫C'est donc ce qui se passe ici.
‫Nous créons un modèle de soignant.
‫Il va fonctionner de manière séquentielle.
‫La première couche qu'il va appeler est le modèle Uttara, qui est en fait l'architecture du réseau mobile, qui
‫a été implémentée pour nous.
‫Et au sein de ce réseau mobile, l'architecture Vista va être une série de circonvolutions.
‫Vous allez trouver des modèles dans nos images d'entrée et apprendre les caractéristiques de ces images.
‫Si vous vous demandez ce qu'est une fonctionnalité, venons-en à une image.
‫Prenons.
‫Celui-ci, par exemple.
‫Une convolution peut regarder chaque pixel de cette image et aller, OK.
‫Il y a une ligne verticale, il y a un cercle ici, il y a un cercle ici, il y a une ligne horizontale
‫ici.
‫Maintenant, le fait est que nous ne disons pas au modèle laquelle de ces caractéristiques il apprend.
‫Il les comprend tout seul.
‫C'est donc le point important à retenir, c'est tout le principe de l'apprentissage automatique, c'est qu'il
‫nous permet de comprendre les modèles de ces images.
‫Alors on revient.
‫Donc, une fois qu'il est passé par le réseau mobile à l'architecture, il va sortir un seul tableau de taille 12 avec
‫tous les modèles qu'il a appris dans une image.
‫Mais nous voulons dire, hé, nous voulons y aller.
‫Non, nous n'avons pas besoin de douze cent quatre-vingts modèles.
‫Il nous en faut cent vingt.
‫Et puis nous voulons utiliser le softmax d'activation pour convertir ces modèles en nombres compris entre zéro
‫et un, puis le nombre le plus élevé.
‫Donc toute la sortie.
‫Ce sera donc un tableau de 120.
‫Tous ces éléments ne font qu'un et la valeur la plus élevée est celle qui est notre étiquette.
‫Maintenant, c'était beaucoup de choses à assimiler, mais nous allons, au cours des prochaines vidéos, décomposer cela encore
‫plus.
‫Donc dans le prochain, nous allons passer en revue ce qui se passe lorsque nous compilons un modèle.
‫Alors je te verrai là-bas.