‫Ahora tenemos una hermosa función para crear un modelo para nosotros, y de hecho ya la hemos usado, hemos creado
‫una instancia de un modelo y obtuvimos el resumen.
‫Es posible que esté viendo esto como lo que está sucediendo aquí, incluso mirando esto, como lo que está sucediendo
‫aquí.
‫Así que repasemos esto paso a paso y descubramos qué está sucediendo realmente.
‫Entonces, en primer lugar, creamos una instancia de un modelo que configura los valores del modelo mediante el uso del modelo igual a
‫Kerrisdale Sequential.
‫Eso está sucediendo aquí, una pila lineal de capas.
‫Entonces, cuando dice eso, lo que realmente significa es.
‫Es solo una pila de capas que tomará algún tipo de entrada, buscará patrones en esa entrada y luego tendrá algún tipo de salida,
‫eso es lo que es la pila lineal de capas.
‫Entonces, si miramos aquí, ¿cuál es la primera capa?
‫Va a correr de arriba a abajo.
‫Y aquí vamos.
‫Aquí hay otro error de CoLab.
‫Podrías decir esto.
‫Ojalá se arregle solo.
‫De lo contrario, podemos solucionarlo más tarde.
‫La primera capa es el modelo de capa de cuidadores de Högberg Eurail, lo que esto dice es que le está diciendo a decenas de centros
‫de flujo que creen una capa de cuidador.
‫Entonces, lo que estamos haciendo es utilizar cuidadores para desarrollar el aprendizaje profundo.
‫El modelo le dice que cree una capa de cuidadores del modelo Eurail, que es nuestro Matvey móvil para la arquitectura.
‫Por lo tanto, es posible que se pregunte qué está pasando con la red móvil V2.
‫¿Y por qué solo tenemos dos capas?
‫Bueno, veamos eso.
‫Vamos a la red móvil V. a la arquitectura.
‫Así que, aquí vamos.
‫Revisión, veto de red móvil, clasificación de imagen de modelo ligero.
‫Entonces, esto es lo que hago cuando trato de averiguar qué está pasando con un modelo que estoy usando, tal vez
‫encontré un modelo de Tetzlaff Wahhab o tal vez he visto un tutorial o usando algún tipo de modelo.
‫Estoy tratando de averiguar qué está pasando.
‫Así que llevamos la red móvil a bloques convolucionales.
‫Ahora, si quisiera comprobar eso, es posible que desee mirar hacia arriba.
‫Esta es la abreviatura de Convis para convolución.
‫Así que quizás quieras ir.
‫¿Qué es la convolución?
‫Sin red.
‫Así que te dejo un gran recurso para que lo revises, pero esto es esencialmente lo que está sucediendo.
‫De hecho, es una buena imagen.
‫Oh, otro artículo mediano, hermoso.
‫Así que esto es lo que está sucediendo.
‫Tenemos una imagen de entrada y luego la red móvil V2 tiene un montón de este tipo de capas integradas.
‫Así que mirarán la imagen de entrada, harán algunas transformaciones de datos en ella y luego la enviarán
‫a algo.
‫UNA. K. UNA. una lista de números.
‫Así que este es nuestro trabajo, si volvemos a Keena, hemos preparado nuestras entradas y las estamos pasando al
‫algoritmo de aprendizaje automático, en nuestro caso, nepeta móvil.
‫Y va a producir algo.
‫Entonces, lo hermoso del aprendizaje por transferencia es que todas estas partes se encargan de nosotros mediante el
‫veto de la red móvil, hemos definido nuestras entradas y esto es lo que queremos al final, algún tipo de salida.
‫Ahora, volvamos a esta revisión de la red móvil V2.
‫Y está bien si no comprende completamente lo que está sucediendo aquí.
‫Esto es parte de la experimentación del aprendizaje profundo, el aprendizaje automático.
‫Es averiguar qué está sucediendo, qué está sucediendo con nuestros datos cuando los transformamos.
‫Nuestro primer objetivo es escribir siempre código de trabajo y luego averiguar qué sucede después de eso.
‫Si queremos sumergirnos más profundo, podemos.
‫Entonces, la arquitectura general de la red móvil V2 requiere una entrada de tamaño 224 al cuadrado por tres, a. k. una.
‫la altura y el ancho de nuestras imágenes, tiempos, canales de color, hace un montón de transformaciones.
‫Entonces toma esta entrada.
‫Hace transformaciones como esta.
‫Bien, y finalmente, va a generar una única lista de números que tienen un tamaño de mil doscientos
‫ochenta.
‫Así que esa es la última capa y ahora verá esta arquitectura general en los artículos y todo eso.
‫Ojalá sientan su buen papel, han incluido este.
‫Y si son mejores en papel, incluye código.
‫Y verás esto y te preguntarás, ¿qué es esto?
‫Bueno, es algo como esto.
‫Una vez más, se estará preguntando, ¿qué es esto?
‫Así que echemos un vistazo a cómo se vería en numpty.
‫Entonces, si vamos a Ecoles enpi de Output, solo hagamos unos de forma igual a uno 12, 80.
‫Y luego los de salida.
‫Así que va a ser una lista larga de números diferentes, pero en realidad no lo necesitamos.
‫Derecha.
‫Aquí es donde entra nuestra densa capa.
‫Aquí es donde entra nuestra salida, queremos nuestras salidas en el formulario.
‫O en forma de 120, porque esa es la cantidad de etiquetas que tenemos.
‫Así que juntemos todo esto.
‫Tenemos una entrada de una imagen que la red móvil V2 atravesará por nosotros y encontrará todos los patrones y
‫luego los condensará en una gran variedad de números.
‫Mil doscientos ochenta de largo.
‫Pero esto es algo hermoso sobre el aprendizaje por transferencia porque todo esto se ha implementado
‫para nosotros.
‫Todo lo que tenemos que hacer es decir, oye, en realidad, en lugar de esos doce ochenta, queremos que la salida tenga
‫la forma de todas las etiquetas que tengamos.
‫Y es posible que se esté preguntando ahora, ¿de acuerdo?
‫¿Qué es lo más muerto?
‫Veamos la fuerza del perro.
‫Regularmente densamente conectados y Energia Bueno, gracias, Doc Strang Eso en realidad no tiene mucho
‫sentido.
‫Pero es posible que se pregunte cuál es la activación ahora, softmax, veamos eso.
‫¿Qué es Softmax?
‫Y aquí es donde obtendrás un montón de jerga matemática.
‫Pero vayamos a Wikipedia ahora, si lees esa primera línea.
‫Puede sonar bastante confuso para ti, a menos que tengas un título en matemáticas o algo
‫así, pero lo principal aquí es eso.
‫Después de aplicar softmax, cada componente será el intervalo cero uno y los componentes sumarán
‫uno.
‫Ahora veremos esto más adelante, pero eso es todo lo que tienes que saber por ahora.
‫¿Y si te preguntas qué softmax utilizo?
‫Qué activación, qué función perdida, si estamos trabajando con clasificación binaria, la función de
‫activación es sigmoidea.
‫Entonces venimos aquí sigmoidea.
‫Y si estamos trabajando con clasificación multiclase, la activación es softmax.
‫Softmax.
‫Entonces eso es lo que está sucediendo aquí.
‫Estamos creando un modelo de cuidador.
‫Se ejecutará de forma secuencial.
‫La primera capa a la que llamará es el modelo Uttara, que en realidad es la red móvil a la arquitectura,
‫que se ha implementado para nosotros.
‫Y dentro de esa red móvil, la arquitectura de Vista será una serie de convoluciones.
‫Que encontrará patrones en nuestras imágenes de entrada y aprenderá las características de esas imágenes.
‫Si te estás preguntando qué es una característica, veamos una imagen.
‫Echemos.
‫Éste, por ejemplo.
‫Una convolución puede mirar cada píxel en esta imagen e ir, está bien.
‫Hay una línea vertical, hay un círculo aquí, hay un círculo aquí, hay una línea horizontal aquí.
‫Ahora bien, no le decimos al modelo cuál de estas características aprende.
‫Los descifra por sí solo.
‫Entonces, esa es la conclusión importante, esa es la premisa completa del aprendizaje automático, es
‫que descubre los patrones en estas imágenes para nosotros.
‫Así que volvemos.
‫Entonces, una vez que haya pasado de la red móvil a la arquitectura, generará una única matriz de tamaño 12 con
‫todos los patrones que ha aprendido en una imagen.
‫Pero queremos decir, oye, queremos ir.
‫No, no necesitamos mil doscientos ochenta patrones.
‫Necesitamos ciento veinte.
‫Y luego queremos usar la activación softmax para convertir esos patrones en números entre cero y
‫uno y luego el número más alto.
‫Entonces toda la salida.
‫Entonces será una matriz de 120.
‫Todos ellos se sumarán a uno y el valor más alto es cuál es nuestra etiqueta.
‫Ahora, eso fue mucho para asimilar, pero en los próximos videos, analizaremos esto aún más.
‫Entonces, en el siguiente, repasaremos lo que sucede cuando compilamos un modelo.
‫Así que te veré allí.