‫Sekarang kita memiliki fungsi yang indah untuk membuat model bagi kita, dan kita sebenarnya sudah menggunakannya,
‫kita telah membuat instance model dan mendapatkan ringkasannya.
‫Anda mungkin melihat ini seperti apa yang terjadi di sini, bahkan melihat ini, seperti apa yang terjadi di sini.
‫Jadi mari kita melalui langkah demi langkah ini dan mencari tahu apa yang sebenarnya terjadi.
‫Jadi pertama-tama, kami membuat instance model yang mengatur nilai model dengan menggunakan model yang sama dengan Kerrisdale
‫Sequential.
‫Itu terjadi di sini, tumpukan lapisan linier.
‫Jadi ketika dikatakan seperti itu, apa artinya sebenarnya.
‫Itu hanya tumpukan lapisan yang akan mengambil semacam input, menemukan pola di input itu dan kemudian memiliki semacam
‫output, itulah yang disebut tumpukan linier lapisan.
‫Jadi jika kita melihat di sini, apa lapisan pertama?
‫Ini akan berjalan dari atas ke bawah.
‫Dan ini dia.
‫Berikut kesalahan CoLab lainnya.
‫Anda mungkin mengatakan ini.
‫Semoga itu memperbaiki dirinya sendiri.
‫Kalau tidak, kita bisa memperbaikinya nanti.
‫Lapisan pertama adalah model lapisan penjaga Högberg Eurail, apa yang dikatakannya adalah memberitahu puluhan hub aliran
‫untuk membuat lapisan penjaga.
‫Jadi yang kami lakukan adalah menggunakan pengasuh untuk membangun pembelajaran yang mendalam.
‫Model menyuruhnya untuk membuat lapisan penjaga model Eurail, yang merupakan Matvey seluler kami untuk arsitektur.
‫Jadi, Anda mungkin bertanya-tanya apa yang terjadi dengan mobile net V2.
‫Dan mengapa kita hanya memiliki dua lapisan?
‫Nah, mari kita periksa itu.
‫Ayo pergi mobile net V. untuk arsitektur.
‫Jadi di sini kita pergi.
‫Ulasan, veto bersih seluler, klasifikasi gambar model ringan.
‫Jadi inilah yang saya lakukan ketika saya mencoba mencari tahu apa yang terjadi dengan model yang saya gunakan,
‫mungkin saya menemukan model dari Tetzlaff Wahhab atau mungkin saya pernah melihat tutorial atau menggunakan semacam model.
‫Saya mencoba untuk mencari tahu apa yang terjadi.
‫Jadi kami mendapatkan jaringan seluler ke blok konvolusi.
‫Sekarang, jika Anda ingin memeriksanya, Anda mungkin ingin melihat ke atas.
‫Ini adalah Convis kependekan dari konvolusi.
‫Jadi Anda mungkin ingin pergi.
‫Apa itu konvolusi?
‫Tidak ada jaringan.
‫Jadi saya akan meninggalkan sumber yang bagus bagi Anda untuk memeriksanya, tetapi pada dasarnya inilah yang terjadi.
‫Itu gambar yang bagus, sebenarnya.
‫Oh, artikel medium lainnya, cantik.
‫Jadi inilah yang terjadi.
‫Kami memiliki gambar input dan kemudian mobile net V2 memiliki sejumlah besar jenis lapisan yang terpasang di dalamnya.
‫Jadi mereka akan melihat gambar input, melakukan beberapa transformasi data di atasnya dan kemudian menampilkannya ke
‫sesuatu.
‫SEBUAH. K SEBUAH. daftar angka.
‫Jadi inilah tugas kami, jika kami kembali ke Keena, kami telah menyiapkan masukan dan meneruskannya ke algoritme
‫pembelajaran mesin, dalam kasus kami, nepeta seluler.
‫Dan itu akan menghasilkan sesuatu.
‫Jadi hal yang indah tentang pembelajaran transfer adalah bahwa semua bagian ini diurus untuk kami
‫menggunakan veto jaringan seluler, kami telah menentukan input kami dan inilah yang kami inginkan pada akhirnya, semacam output.
‫Sekarang, mari kembali ke review mobile net V2 ini.
‫Dan tidak apa-apa jika Anda tidak sepenuhnya mengerti tentang apa yang terjadi di sini.
‫Ini adalah bagian dari eksperimen pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin.
‫Ini mencari tahu apa yang terjadi, apa yang terjadi pada data kita saat kita mengubahnya.
‫Fokus pertama kami adalah selalu menulis kode yang berfungsi dan kemudian mencari tahu apa yang terjadi setelah itu.
‫Jika kita ingin menyelam lebih dalam, kita bisa.
‫Jadi secara keseluruhan arsitektur mobile net V2, dibutuhkan sebuah input berukuran 224 kuadrat dikalikan tiga, a. k. sebuah.
‫tinggi dan lebar gambar kami, waktu, saluran warna, itu melakukan banyak transformasi.
‫Jadi mengambil masukan ini.
‫Apakah transformasi seperti ini.
‫OK, dan akhirnya, itu akan menampilkan satu daftar angka yang berukuran seribu dua ratus delapan
‫puluh.
‫Jadi itu lapisan terakhir dan sekarang Anda akan melihat keseluruhan arsitektur ini di kertas dan yang lainnya.
‫Mudah-mudahan mereka merasakan kertas bagus mereka, mereka sudah memasukkan ini.
‫Dan jika itu kertas yang lebih baik, itu termasuk kode.
‫Dan Anda akan melihat ini dan Anda akan bertanya-tanya, apa ini?
‫Nah, itu sesuatu seperti ini.
‫Sekali lagi, Anda akan bertanya-tanya, apa ini?
‫Jadi mari kita lihat seperti apa di numpty.
‫Jadi jika kita pergi ke Output's Ecoles enpi, mari kita buat yang berbentuk sama dengan satu satu 12, 80.
‫Dan kemudian output.
‫Jadi itu hanya akan menjadi daftar panjang dari nomor yang berbeda, tapi sebenarnya kita tidak membutuhkan itu.
‫Benar.
‫Di sinilah lapisan padat kita masuk.
‫Di sinilah output kami masuk, kami ingin output kami dalam bentuk.
‫Atau dalam bentuk 120, karena itulah berapa banyak label yang kita miliki.
‫Jadi mari kita satukan ini semua.
‫Kami memiliki masukan berupa gambar jaringan seluler V2 yang akan kami lalui dan menemukan semua pola dan
‫kemudian memadatkannya menjadi satu deretan angka yang panjang.
‫Panjangnya dua belas ratus delapan puluh.
‫Tapi kemudian ini adalah hal yang indah tentang transfer learning karena semua ini telah diterapkan
‫untuk kita.
‫Yang harus kita lakukan adalah mengatakan, hei, sebenarnya alih-alih dua belas delapan puluh itu, kita ingin hasilnya dalam
‫bentuk berapa pun label yang kita miliki.
‫Dan Anda mungkin bertanya-tanya sekarang, oke?
‫Apa yang paling mematikan lakukan?
‫Mari kita lihat kekuatan anjing.
‫Hanya terhubung padat secara teratur dan Energia Yah, terima kasih, Doc Strang Itu sebenarnya tidak terlalu masuk
‫akal.
‫Tapi kalian mungkin bertanya-tanya apa aktivasinya sekarang, softmax, mari kita periksa.
‫Apa itu Softmax?
‫Dan di sinilah Anda akan mendapatkan banyak jargon matematika.
‫Tapi mari kita pergi ke Wikipedia sekarang, jika Anda membaca baris pertama itu.
‫Ini mungkin terdengar cukup membingungkan bagi Anda, kecuali Anda memiliki gelar matematika atau semacamnya, tetapi
‫hal utama di sini adalah itu.
‫Setelah menerapkan softmax, setiap komponen akan menjadi interval nol satu dan komponen akan bertambah menjadi
‫satu.
‫Sekarang kita akan melihat ini nanti, tetapi hanya itu yang harus Anda ketahui untuk saat ini.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya softmax apa yang saya gunakan?
‫Aktivasi mana, fungsi mana yang hilang, jika kita bekerja dengan klasifikasi biner, fungsi
‫aktivasinya adalah sigmoid.
‫Jadi kami datang ke sini sigmoid.
‫Dan jika kita bekerja dengan klasifikasi multiclass, aktivasinya adalah softmax.
‫Softmax.
‫Jadi itulah yang terjadi di sini.
‫Kami sedang membuat model pengasuh.
‫Ini akan berjalan secara berurutan.
‫Lapisan pertama yang akan dipanggil adalah model Uttara, yang sebenarnya adalah jaringan seluler untuk arsitektur, yang
‫telah diimplementasikan untuk kami.
‫Dan di dalam jaringan seluler itu, arsitektur Vista akan menjadi serangkaian konvolusi.
‫Di mana Anda akan menemukan pola dalam gambar masukan kami dan mempelajari fitur gambar tersebut.
‫Jika Anda bertanya-tanya apa itu fitur, mari kita lihat gambarnya.
‫Mari kita ambil.
‫Yang ini, misalnya.
‫Sebuah konvolusi mungkin melihat setiap piksel dalam gambar ini dan pergi, OK.
‫Ada garis vertikal, ada lingkaran di sini, ada lingkaran di sini, ada garis horizontal di sini.
‫Sekarang, masalahnya, kami tidak memberi tahu model fitur mana yang dipelajarinya.
‫Ini menggambarkan mereka dengan sendirinya.
‫Jadi, hal penting yang dapat diambil di sana, itulah seluruh premis dari pembelajaran mesin, adalah
‫bahwa ia menemukan pola dalam gambar ini untuk kita.
‫Jadi kami kembali.
‫Jadi, setelah melalui jaringan seluler ke arsitektur, ia akan menghasilkan larik tunggal berukuran 12 dengan semua
‫pola yang dipelajari dalam sebuah gambar.
‫Tapi kami ingin memberi tahu, hei, kami ingin pergi.
‫Tidak, kita tidak membutuhkan dua ratus delapan puluh pola.
‫Kami membutuhkan seratus dua puluh.
‫Dan kemudian kami ingin menggunakan softmax aktivasi untuk mengubah pola tersebut menjadi angka antara nol
‫dan satu dan kemudian angka tertinggi.
‫Jadi semua keluaran.
‫Jadi itu akan menjadi array 120.
‫Semua itu akan dijumlahkan menjadi satu dan nilai tertinggi adalah yang mana label kita.
‫Nah, itu banyak yang harus diambil, tapi kita akan membahas beberapa video berikutnya, memecahnya lebih jauh.
‫Jadi di bagian berikutnya, kita akan membahas apa yang terjadi saat kita mengkompilasi sebuah model.
‫Jadi saya akan melihat Anda di sana.