‫Agora temos uma bela função para criar um modelo para nós e, na verdade, já a
‫usamos, instanciamos um modelo e obtivemos o resumo.
‫Você pode estar olhando para isso como o que está acontecendo aqui, mesmo olhando para isso, como o que está acontecendo
‫aqui.
‫Então, vamos percorrer esse passo a passo e descobrir o que realmente está acontecendo.
‫Portanto, em primeiro lugar, instanciamos um modelo que configura os valores do modelo usando o modelo igual a Sequencial
‫de Kerrisdale.
‫Isso está acontecendo aqui, uma pilha linear de camadas.
‫Então, quando diz isso, o que realmente significa é.
‫É apenas uma pilha de camadas que vai receber algum tipo de entrada, encontrar padrões nessa entrada e então ter algum tipo
‫de saída, que é a pilha linear de camadas.
‫Então, se olharmos aqui, qual é a primeira camada?
‫Vai correr de cima para baixo.
‫E aqui vamos nós.
‫Aqui está outro erro do CoLab.
‫Você pode dizer isso.
‫Esperançosamente ele se corrige.
‫Caso contrário, podemos consertar isso mais tarde.
‫A primeira camada é o modelo de camada de cuidador Högberg Eurail, o que isso quer dizer é que está dizendo a dezenas de hubs de
‫fluxo para criar uma camada de cuidador.
‫Então, o que estamos fazendo é usar cuidadores para desenvolver um aprendizado profundo.
‫O modelo está dizendo a ele para criar uma camada de cuidadores do modelo Eurail, que é o nosso Matvey móvel para a arquitetura.
‫Então você deve estar se perguntando o que está acontecendo com a rede móvel V2.
‫E por que temos apenas duas camadas?
‫Bem, vamos verificar isso.
‫Vamos para a rede móvel V. para a arquitetura.
‫Aqui vamos nos.
‫Revisão, veto da rede móvel, classificação de imagem de modelo leve.
‫Então é isso que eu faço quando estou tentando descobrir o que está acontecendo com um modelo que estou usando, talvez eu
‫tenha encontrado um modelo de Tetzlaff Wahhab ou talvez eu tenha visto um tutorial ou usando algum tipo de modelo.
‫Estou tentando descobrir o que está acontecendo.
‫Então, temos rede móvel para blocos convolucionais.
‫Agora, se você quiser verificar isso, pode dar uma olhada.
‫Convis é a abreviação de convolução.
‫Então você pode querer ir.
‫O que é convolução?
‫Sem rede.
‫Portanto, deixarei um ótimo recurso para você verificar isso, mas essencialmente aqui está o que está acontecendo.
‫É uma boa imagem, na verdade.
‫Oh, outro artigo médio, lindo.
‫Então aqui está o que está acontecendo.
‫Nós temos uma imagem de entrada e então a rede móvel V2 tem um monte desses tipos de camadas embutidas nela.
‫Então, eles vão olhar para a imagem de entrada, fazer algumas transformações de dados nela e, em seguida, enviá-la
‫para algo.
‫UMA. K. UMA. uma lista de números.
‫Então esse é o nosso trabalho, se voltarmos para o Keena, preparamos nossas entradas e estamos passando para o algoritmo
‫de aprendizado de máquina, no nosso caso, nepeta móvel.
‫E vai gerar algo.
‫Então, a coisa bonita sobre a aprendizagem por transferência é que todas essas partes são cuidadas para nós usando
‫o veto da rede móvel, nós definimos nossas entradas e isso é o que queremos no final, algum tipo de saída.
‫Agora, vamos voltar a esta análise da rede móvel V2.
‫E está tudo bem se você não entender completamente o que está acontecendo aqui.
‫Isso faz parte da experimentação de aprendizado profundo, aprendizado de máquina.
‫É descobrir o que está acontecendo, o que está acontecendo com nossos dados quando os transformamos.
‫Nosso primeiro foco é sempre escrever código funcional e então descobrir o que está acontecendo depois disso.
‫Se quisermos mergulhar mais fundo, podemos.
‫Portanto, a arquitetura geral da rede móvel V2, leva uma entrada de tamanho 224 ao quadrado vezes três, a. k. uma.
‫a altura e largura de nossas imagens, tempos, canais de cores, ele faz um monte de transformações.
‫Então pega essa entrada.
‫Faz transformações como essa.
‫OK, e finalmente, ele vai gerar uma única lista de números com o tamanho de mil duzentos e
‫oitenta.
‫Essa é a última camada e agora você verá essa arquitetura geral em papéis e outros enfeites.
‫Esperançosamente eles sentem seu bom papel, eles incluíram isto.
‫E se eles são um papel melhor, isso inclui o código.
‫E você verá isso e ficará se perguntando, o que é isso?
‫Bem, é algo assim.
‫Novamente, você deve estar se perguntando, o que é isso?
‫Então, vamos dar uma olhada em como ficaria em umpty.
‫Então, se formos as Ecoles enpi de Output, vamos apenas fazer aquelas de forma igual a um 12, 80.
‫E então a saída.
‫Então, vai ser uma longa lista de números diferentes, mas na verdade não precisamos disso.
‫Direito.
‫É aqui que entra a nossa camada densa.
‫É aqui que entra nossa saída, queremos nossas saídas no formulário.
‫Ou no formato de 120, porque é essa a quantidade de rótulos que temos.
‫Então, vamos colocar tudo isso junto.
‫Temos uma entrada de uma imagem da rede móvel V2 que vai passar para nós e encontrar todos os padrões
‫e então condensá-los em uma longa série de números.
‫Mil duzentos e oitenta de comprimento.
‫Mas isso é uma coisa linda sobre a aprendizagem por transferência porque tudo isso foi implementado
‫para nós.
‫Tudo o que temos a fazer é dizer, ei, na verdade, em vez de doze e oitenta, queremos que a
‫saída tenha a forma de quantos rótulos tivermos.
‫E você deve estar se perguntando agora, OK?
‫O que é o mais morto fazer?
‫Vejamos a força do cão.
‫Apenas regularmente densamente conectado e Energia Bem, obrigado, Doc Strang Isso na verdade não faz muito
‫sentido.
‫Mas você deve estar se perguntando qual é a ativação agora, softmax, vamos dar uma olhada.
‫O que é Softmax?
‫E é aqui que você obterá um monte de jargão matemático.
‫Mas vamos para a Wikipedia agora, se você leu a primeira linha.
‫Pode parecer muito confuso para você, a menos que você tenha um diploma de matemática ou algo
‫assim, mas o principal aqui é isso.
‫Depois de aplicar softmax, cada componente terá o intervalo zero um e os componentes somarão
‫um.
‫Agora veremos isso mais tarde, mas isso é tudo que você precisa saber por enquanto.
‫E se você está se perguntando qual softmax eu uso?
‫Qual ativação, qual função perdeu, se estamos trabalhando com classificação binária, a função de
‫ativação é sigmóide.
‫Então viemos aqui sigmóide.
‫E se estamos trabalhando com classificação multiclasse, a ativação é softmax.
‫Softmax.
‫Então é isso que está acontecendo aqui.
‫Estamos criando um modelo de cuidador.
‫Vai ser executado de forma sequencial.
‫A primeira camada que ele vai chamar é o modelo Uttara, que na verdade é a rede móvel para a
‫arquitetura, que foi implementada para nós.
‫E dentro dessa rede móvel, a arquitetura do Vista terá uma série de convoluções.
‫Você encontrará padrões em nossas imagens de entrada e aprenderá os recursos dessas imagens.
‫Se você está se perguntando o que é um recurso, vamos chegar a uma imagem.
‫Vamos levar.
‫Este, por exemplo.
‫Uma convolução pode olhar para cada pixel nesta imagem e ir, OK.
‫Há uma linha vertical, há um círculo aqui, há um círculo aqui, há uma linha horizontal aqui.
‫Agora, a questão é que não dizemos ao modelo quais desses recursos ele aprende.
‫Ele os descobre por conta própria.
‫Essa é a conclusão importante, essa é toda a premissa do aprendizado de máquina, é
‫que ele descobre os padrões nessas imagens para nós.
‫Então, voltamos.
‫Assim, depois de passar pela rede móvel para a arquitetura, ele produzirá um único array de tamanho 12
‫com todos os padrões aprendidos em uma imagem.
‫Mas nós queremos dizer, ei, nós queremos ir.
‫Não, não precisamos de mil duzentos e oitenta padrões.
‫Precisamos de cento e vinte.
‫E então queremos usar o softmax de ativação para converter esses padrões em números entre zero e
‫um e então o número mais alto.
‫Então, toda a saída.
‫Portanto, será um array de 120.
‫Todos esses vão somar um e o valor mais alto é aquele que é o nosso rótulo.
‫Agora, isso foi muito para entender, mas vamos ver nos próximos vídeos, decompor ainda mais.
‫Então, no próximo, veremos o que acontece quando compilamos um modelo.
‫Então, vejo você lá.