‫Jetzt haben wir eine schöne Funktion, um ein Modell für uns zu erstellen, und wir haben es tatsächlich bereits verwendet,
‫wir haben ein Modell instanziiert und die Zusammenfassung erhalten.
‫Vielleicht sehen Sie dies so, wie hier vor sich geht, sogar so, wie das, was hier vor sich geht.
‫Lassen Sie uns dies also Schritt für Schritt durchgehen und herausfinden, was tatsächlich passiert.
‫Zuerst instanziieren wir also ein Modell, das die Modellwerte unter Verwendung von Modell gleich Kerrisdale Sequential
‫aufstellt.
‫Das passiert hier, ein linearer Stapel von Schichten.
‫Was es also bedeutet, ist, wenn es das sagt.
‫Es ist nur ein Stapel von Ebenen, der irgendeine Art von Eingabe benötigt, Muster in dieser Eingabe findet und dann eine Art
‫Ausgabe hat, das ist der lineare Stapel von Schichten.
‫Wenn wir also hier nachsehen, was ist die erste Schicht?
‫Es wird von oben nach unten laufen.
‫Und es geht los.
‫Hier ist ein weiterer CoLab-Fehler.
‫Das könntest du sagen.
‫Hoffentlich behebt es sich von selbst.
‫Andernfalls können wir das später beheben.
‫Die erste Schicht ist das Högberg Careers Layer Model Eurail. Dies bedeutet, dass Dutzende von Flow Hubs angewiesen
‫werden, eine Pflegeschicht zu erstellen.
‫Wir setzen also Betreuer ein, um Deep Learning aufzubauen.
‫Model sagt ihm, dass es eine Pflegeschicht des Modells Eurail erstellen soll, das unser mobiles Matvey für die Architektur ist.
‫Sie fragen sich vielleicht, was mit mobile net V2 los ist.
‫Und warum haben wir nur zwei Schichten?
‫Nun, lass uns das überprüfen.
‫Auf geht's zum Mobilfunknetz V. zur Architektur.
‫Auf geht's.
‫Überprüfung, mobiles Netz-Veto, leichte Modellbildklassifizierung.
‫Das ist, was ich mache, wenn ich versuche herauszufinden, was mit einem von mir verwendeten Modell los ist, vielleicht habe
‫ich ein Modell von Tetzlaff Wahhab gefunden oder vielleicht habe ich ein Tutorial gesehen oder ein Modell verwendet.
‫Ich versuche herauszufinden, was passiert.
‫Also haben wir das Mobilfunknetz zu Faltungsblöcken gebracht.
‫Wenn Sie das jetzt überprüfen möchten, möchten Sie vielleicht nachschlagen.
‫Dies ist die Abkürzung von Convis für Faltung.
‫Vielleicht möchten Sie also gehen.
‫Was ist Faltung?
‫Kein Netzwerk.
‫Ich werde Ihnen also eine großartige Ressource hinterlassen, um das zu überprüfen, aber im Wesentlichen passiert Folgendes.
‫Das ist eigentlich ein gutes Bild.
‫Oh, noch ein mittlerer Artikel, schön.
‫Hier ist also, was passiert.
‫Wir haben ein Eingabebild und dann hat Mobile Net V2 eine ganze Reihe dieser Art von Ebenen eingebaut.
‫Sie werden sich also das Eingabebild ansehen, einige Datentransformationen daran vornehmen und es dann in etwas
‫ausgeben.
‫A. K. A. eine Nummernliste.
‫Das ist also unsere Aufgabe, wenn wir auf Keena zurückkommen, haben wir unsere Eingaben vorbereitet und übergeben sie an
‫den maschinellen Lernalgorithmus, in unserem Fall mobile Nepeta.
‫Und es wird etwas ausgeben.
‫Das Schöne am Transferlernen ist also, dass all diese Teile für uns mit dem Veto des mobilen
‫Netzes erledigt werden, wir haben unsere Eingaben definiert und das ist es, was wir am Ende wollen, eine Art Ausgabe.
‫Kommen wir nun zu dieser Überprüfung von mobile net V2 zurück.
‫Und es ist in Ordnung, wenn Sie nicht ganz verstehen, was hier vor sich geht.
‫Dies ist Teil des Experimentierens mit Deep Learning, maschinellem Lernen.
‫Es geht darum herauszufinden, was vor sich geht, was mit unseren Daten passiert, wenn wir sie transformieren.
‫Unser erster Fokus liegt darauf, immer funktionierenden Code zu schreiben und dann herauszufinden, was danach passiert.
‫Wenn wir tiefer eintauchen wollen, können wir das.
‫Die Gesamtarchitektur von Mobile Net V2 nimmt also eine Eingabe der Größe 224 zum Quadrat mal drei ein. k. A.
‫die Höhe und Breite unserer Bilder, Zeiten, Farbkanäle, es führt eine ganze Reihe von Transformationen durch.
‫Nimmt also diese Eingabe.
‫Macht Transformationen wie diese.
‫OK, und schließlich wird es eine einzelne Liste von Zahlen mit einer Größe von zwölfhundertachtzig
‫ausgeben.
‫Das ist also die letzte Schicht und jetzt sehen Sie diese Gesamtarchitektur in Papieren und so weiter.
‫Hoffentlich fühlen sie ihr gutes Papier, sie haben dies aufgenommen.
‫Und wenn sie ein besseres Papier sind, enthielt dieser Code.
‫Und Sie werden das sehen und sich fragen, was ist das?
‫Nun, es ist ungefähr so.
‫Sie werden sich wieder fragen, was ist das?
‫Schauen wir uns also an, wie es in numpty aussehen könnte.
‫Wenn wir also Ecoles enpi von Output verwenden, machen wir einfach Einsen der Form gleich eins eins 12, 80.
‫Und dann die Ausgabe.
‫Es wird also nur eine lange Liste verschiedener Zahlen sein, aber das brauchen wir eigentlich nicht.
‫Richtig.
‫Hier kommt unsere dichte Schicht ins Spiel.
‫Hier kommen unsere Ausgaben ins Spiel, wir wollen unsere Ausgaben in der Form.
‫Oder in Form von 120, denn so viele Etiketten haben wir.
‫Also lass uns das alles zusammenfassen.
‫Wir haben eine Eingabe eines Bildes, das das mobile Netz V2 für uns durchgehen und alle Muster finden und sie
‫dann zu einer langen Reihe von Zahlen zusammenfassen wird.
‫Zwölfhundertachtzig lang.
‫Das ist aber auch das Schöne am Transferlernen, weil all dies für uns umgesetzt
‫wurde.
‫Alles, was wir tun müssen, ist zu sagen, hey, eigentlich wollen wir statt dieser Zwölfachtzig die Ausgabe in Form von
‫so vielen Labels haben, die wir haben.
‫Und Sie fragen sich jetzt vielleicht, OK?
‫Was ist das Tote?
‫Schauen wir uns die Hundestärke an.
‫Nur regelmäßig dicht verbunden und Energia Naja, danke, Doc Strang Das macht eigentlich wenig
‫Sinn.
‫Aber Sie fragen sich vielleicht, was die Aktivierung jetzt ist, Softmax, schauen wir uns das an.
‫Was ist Softmax?
‫Und hier werden Sie einen ganzen Haufen mathematischen Jargons bekommen.
‫Aber gehen wir jetzt einfach zu Wikipedia, wenn Sie diese erste Zeile lesen.
‫Es mag für Sie ziemlich verwirrend klingen, es sei denn, Sie haben einen Abschluss in Mathematik
‫oder ähnliches, aber die Hauptsache ist hier.
‫Nach dem Anwenden von Softmax ist jede Komponente das Intervall Null Eins und die Komponenten addieren sich zu
‫Eins.
‫Das werden wir später sehen, aber das ist alles, was Sie jetzt wissen müssen.
‫Und wenn Sie sich fragen, welchen Softmax ich verwende?
‫Welche Aktivierung, welche verlorene Funktion, wenn wir mit binärer Klassifizierung arbeiten, ist die
‫Aktivierungsfunktion sigmoid.
‫Also kommen wir hier sigmoid.
‫Und wenn wir mit Mehrklassenklassifizierung arbeiten, ist die Aktivierung softmax.
‫Softmax.
‫Das ist also das, was hier passiert.
‫Wir erstellen ein Pflegemodell.
‫Es wird sequentiell ausgeführt.
‫Die erste Schicht, die es aufrufen wird, ist das Modell Uttara, das eigentlich die mobile Netzarchitektur ist,
‫die für uns implementiert wurde.
‫Und innerhalb dieses mobilen Netzes wird die Vista-Architektur eine Reihe von Faltungen sein.
‫Dabei werden Sie Muster in unseren Eingabebildern finden und die Eigenschaften dieser Bilder kennenlernen.
‫Wenn Sie sich fragen, was eine Funktion ist, kommen wir zu einem Bild.
‫Lass uns nehmen.
‫Dieser zum Beispiel.
‫Eine Faltung kann sich jedes Pixel in diesem Bild ansehen und gehen, OK.
‫Da ist eine vertikale Linie, hier ist ein Kreis, hier ist ein Kreis, hier ist eine horizontale
‫Linie.
‫Die Sache ist die, wir sagen dem Modell nicht, welche dieser Funktionen es lernt.
‫Es findet sie von selbst heraus.
‫Das ist also die wichtige Erkenntnis, das ist die ganze Prämisse des maschinellen Lernens, dass
‫es die Muster in diesen Bildern für uns herausfindet.
‫Also kommen wir zurück.
‫Sobald es also über das Mobilfunknetz zur Architektur gelangt ist, wird es ein einzelnes Array der Größe 12
‫mit allen erlernten Mustern in einem Bild ausgeben.
‫Aber wir wollen sagen, hey, wir wollen gehen.
‫Nein, wir brauchen keine zwölfhundertachtzig Muster.
‫Wir brauchen einhundertzwanzig.
‫Und dann wollen wir die Aktivierungssoftmax verwenden, um diese Muster in Zahlen zwischen Null und Eins
‫und dann in die höchste Zahl umzuwandeln.
‫Also die ganze Ausgabe.
‫Es wird also ein Array von 120 sein.
‫All dies ergibt eins und der höchste Wert ist unser Label.
‫Nun, das war eine Menge zu verstehen, aber wir werden dies in den nächsten Videos noch weiter
‫aufschlüsseln.
‫Im nächsten Schritt werden wir also durchgehen, was passiert, wenn wir ein Modell kompilieren.
‫Also wir sehen uns dort.