‫Ora abbiamo una bellissima funzione per creare un modello per noi, e l'abbiamo già usata, abbiamo creato
‫un'istanza di un modello e ottenuto il riepilogo.
‫Potresti guardare questo come quello che sta succedendo qui, anche guardando questo, come quello che sta succedendo qui.
‫Quindi esaminiamo questo passo dopo passo e scopriamo cosa sta realmente accadendo.
‫Quindi, prima di tutto, istanziamo un modello che imposta i valori del modello utilizzando model equals a Kerrisdale
‫Sequential.
‫Sta succedendo qui, una pila lineare di strati.
‫Quindi, quando dice questo, ciò che in realtà significa è.
‫È solo una pila di livelli che prenderà una sorta di input, troverà schemi in quell'input e quindi avrà una sorta di
‫output, questo è ciò che la pila lineare di livelli.
‫Quindi, se guardiamo qui, qual è il primo strato?
‫Andrà dall'alto verso il basso.
‫E qui andiamo.
‫Ecco un altro errore di CoLab.
‫Potresti dire questo.
‫Speriamo che si risolva da solo.
‫Altrimenti possiamo risolverlo in seguito.
‫Il primo livello è il modello di livello per assistenti Högberg Eurail, ciò che sta dicendo è che sta dicendo a decine di hub di
‫flusso di creare uno strato per assistenti.
‫Quindi quello che stiamo facendo è usare gli accompagnatori per costruire un apprendimento profondo.
‫Il modello gli sta dicendo di creare uno strato di caregiver del modello Eurail, che è il nostro Matvey mobile per l'architettura.
‫Quindi ti starai chiedendo cosa sta succedendo con la rete mobile V2.
‫E perché abbiamo solo due strati?
‫Bene, diamo un'occhiata.
‫Andiamo rete mobile V. all'architettura.
‫Quindi eccoci qui.
‫Revisione, veto della rete mobile, classificazione dell'immagine del modello leggero.
‫Quindi questo è quello che faccio quando cerco di capire cosa sta succedendo con un modello che sto usando, forse ho
‫trovato un modello di Tetzlaff Wahhab o forse ho visto un tutorial o ho usato una sorta di modello.
‫Sto cercando di capire cosa sta succedendo.
‫Quindi abbiamo ottenuto la rete mobile per i blocchi convoluzionali.
‫Ora, se volessi dare un'occhiata, potresti voler cercare.
‫Questo è Convis, l'abbreviazione di convoluzione.
‫Quindi potresti voler andare.
‫Cos'è la convoluzione?
‫Nessuna rete.
‫Quindi ti lascerò un'ottima risorsa per verificarlo, ma ecco essenzialmente cosa sta succedendo.
‫Questa è una buona immagine, in realtà.
‫Oh, un altro articolo medio, bellissimo.
‫Quindi ecco cosa sta succedendo.
‫Abbiamo un'immagine di input e quindi la rete mobile V2 ha un sacco di questi tipi di livelli incorporati.
‫Quindi guarderanno l'immagine di input, eseguiranno alcune trasformazioni dei dati su di essa e quindi la restituiranno a
‫qualcosa.
‫UN. K. UN. un elenco di numeri.
‫Quindi questo è il nostro lavoro, se torniamo al Keena, abbiamo preparato i nostri input e li stiamo passando
‫all'algoritmo di apprendimento automatico, nel nostro caso, nepeta mobile.
‫E produrrà qualcosa.
‫Quindi la cosa bella del trasferimento di apprendimento è che tutte queste parti sono gestite per noi usando il
‫veto della rete mobile, abbiamo definito i nostri input e questo è ciò che vogliamo alla fine, una sorta di output.
‫Torniamo ora a questa recensione della rete mobile V2.
‫E va bene se non capisci completamente cosa sta succedendo qui.
‫Questo fa parte della sperimentazione del deep learning, il machine learning.
‫È capire cosa sta succedendo, cosa sta succedendo ai nostri dati quando li trasformiamo.
‫Il nostro primo obiettivo è scrivere sempre codice funzionante e poi capire cosa succede dopo.
‫Se vogliamo approfondire, possiamo.
‫Quindi l'architettura complessiva della rete mobile V2, richiede un input di dimensione 224 al quadrato per tre, a. K. un.
‫l'altezza e la larghezza delle nostre immagini, i tempi, i canali di colore, fa un sacco di trasformazioni.
‫Quindi prende questo input.
‫Fa trasformazioni come questa.
‫OK, e infine, produrrà un singolo elenco di numeri che hanno una dimensione di
‫dodicicentottanta.
‫Quindi questo è l'ultimo livello e ora vedrai questa architettura complessiva in documenti e quant'altro.
‫Speriamo che si sentano bene, hanno incluso questo.
‫E se sono carta migliore, questo includeva il codice.
‫E vedrai questo e ti starai chiedendo, cos'è questo?
‫Bene, è qualcosa del genere.
‫Di nuovo, ti starai chiedendo, cos'è questo?
‫Quindi diamo un'occhiata a come potrebbe apparire in Numpty.
‫Quindi, se andiamo a Ecoles enpi di Output, facciamo solo quelli di forma uguale a uno uno 12, 80.
‫E poi l'output.
‫Quindi sarà solo una lunga lista di numeri diversi, ma in realtà non ne abbiamo bisogno.
‫Destra.
‫È qui che entra in gioco il nostro strato denso.
‫È qui che entra in gioco il nostro output, vogliamo i nostri output nel modulo.
‫O a forma di 120, perché è il numero di etichette che abbiamo.
‫Quindi mettiamo tutto insieme.
‫Abbiamo un input di un'immagine che la rete mobile V2 esaminerà per noi e troverà tutti i modelli e
‫quindi li condenserà in una lunga serie di numeri.
‫Milleduecentoottanta lunghi.
‫Ma poi questa è una cosa bella del transfer learning perché tutto questo è stato implementato
‫per noi.
‫Tutto quello che dobbiamo fare è dire, ehi, in realtà invece di quei dodici e ottanta, vogliamo che l'output abbia
‫la forma di tutte le etichette che abbiamo.
‫E ti starai chiedendo ora, ok?
‫Che cosa è più morto fare?
‫Diamo un'occhiata alla forza del cane.
‫Solo regolarmente densamente connesso ed Energia Bene, grazie, Doc Strang In realtà non ha molto
‫senso.
‫Ma potresti chiederti qual è l'attivazione ora, softmax, diamo un'occhiata.
‫Cos'è Softmax?
‫Ed è qui che otterrai un sacco di gergo matematico.
‫Ma ora andiamo su Wikipedia, se leggi quella prima riga.
‫Potrebbe sembrare piuttosto confuso per te, a meno che tu non abbia una laurea in matematica o qualcosa del
‫genere, ma la cosa principale qui è questa.
‫Dopo aver applicato softmax, ogni componente sarà l'intervallo zero uno e la somma dei componenti sarà
‫uno.
‫Ora lo vedremo più avanti, ma per ora è tutto ciò che devi sapere.
‫E se ti stai chiedendo quale softmax uso?
‫Quale attivazione, quale funzione persa, se stiamo lavorando con la classificazione binaria, la funzione di
‫attivazione è sigmoide.
‫Quindi veniamo qui sigmoideo.
‫E se stiamo lavorando con la classificazione multiclasse, l'attivazione è softmax.
‫Softmax.
‫Quindi questo è ciò che sta accadendo qui.
‫Stiamo creando un modello di badante.
‫Verrà eseguito in modo sequenziale.
‫Il primo livello che chiameremo è il modello Uttara, che è in realtà la rete mobile per l'architettura, che
‫è stata implementata per noi.
‫E all'interno di quella rete mobile, l'architettura di Vista sarà una serie di circonvoluzioni.
‫Che troverai modelli nelle nostre immagini di input e imparerai le caratteristiche di quelle immagini.
‫Se ti stai chiedendo cos'è una caratteristica, veniamo a un'immagine.
‫Prendiamo.
‫Questo, per esempio.
‫Una convoluzione può guardare ogni pixel in questa immagine e andare, OK.
‫C'è una linea verticale, c'è un cerchio qui, c'è un cerchio qui, c'è una linea orizzontale qui.
‫Ora, il fatto è che non diciamo al modello quale di queste caratteristiche apprende.
‫Li scopre da solo.
‫Quindi questo è l'importante da asporto, questa è l'intera premessa dell'apprendimento automatico, è che
‫individua gli schemi in queste immagini per noi.
‫Quindi torniamo.
‫Quindi, una volta che è passato attraverso la rete mobile all'architettura, produrrà un singolo array di dimensione 12 con
‫tutti i modelli che ha appreso in un'immagine.
‫Ma vogliamo dire, ehi, vogliamo andare.
‫No, non abbiamo bisogno di milleduecentottanta modelli.
‫Abbiamo bisogno di centoventi.
‫E poi vogliamo usare il softmax di attivazione per convertire quei modelli in numeri tra zero e
‫uno e poi il numero più alto.
‫Quindi tutto l'output.
‫Quindi sarà un array di 120.
‫Tutti questi si sommano a uno e il valore più alto è quale è la nostra etichetta.
‫Ora, è stato molto da capire, ma nei prossimi video analizzeremo ulteriormente questo aspetto.
‫Quindi, nel prossimo, esamineremo cosa succede quando compiliamo un modello.
‫Quindi ci vediamo lì.