‫ตอนนี้ เรามีฟังก์ชันที่สวยงามในการสร้างแบบจำลองสำหรับเรา และเราได้ใช้มันไปแล้วจริงๆ
‫เราได้ยกตัวอย่างโมเดลและได้ข้อมูลสรุปแล้ว
‫คุณอาจจะมองแบบนี้ เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫มองแบบนี้นี่มันอะไรกันเนี่ย?
‫มาดูทีละขั้นตอนและหาว่าเกิดอะไรขึ้น
‫อย่างแรกเลย เราสร้างโมเดลจำลอง ดังนั้นตั้งค่าเลเยอร์โมเดลโดยใช้โมเดลเท่ากับการคาดการณ์ตามลำดับ
‫เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫สแต็คเชิงเส้นของเลเยอร์
‫เมื่อพูดอย่างนั้น ความหมายที่แท้จริงก็คือ
‫มันเป็นเพียงสแต็คของเลเยอร์ที่จะรับอินพุตบางประเภท ค้นหารูปแบบในอินพุตนั้น แล้วมีเอาต์พุตบางประเภท
‫นั่นคือความหมายของสแต็กเชิงเส้นของเลเยอร์
‫ถ้าเราดูตรงนี้ ชั้นแรกคืออะไร?
‫มันจะวิ่งจากบนลงล่าง
‫และที่นี่เราไป
‫นี่เป็นข้อผิดพลาดในการทำงานร่วมกันอีกประการหนึ่ง
‫คุณอาจเห็นสิ่งนี้
‫หวังว่ามันจะแก้ไขตัวเอง
‫มิฉะนั้นเราจะสามารถแก้ไขได้ในภายหลัง
‫ชั้นแรกเป็นชั้นดุมล้อ
‫URL รุ่น
‫สิ่งนี้กำลังบอกฮับเทนเซอร์โฟลว์เพื่อสร้างเลเยอร์ของผู้ดูแล
‫เรากำลังใช้ผู้ดูแลเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของเรา
‫มันบอกให้สร้างเลเยอร์โมเดลของผู้ดูแล ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรม NAT V2 บนมือถือของเรา
‫ดังนั้นคุณอาจสงสัยว่าเกิดอะไรขึ้นกับ Mobile Net veto
‫และทำไมเราถึงมีเพียงสองชั้น?
‫ลองตรวจสอบดู
‫ไปกันเถอะ.
‫สถาปัตยกรรมเน็ตมือถือ V2
‫งั้นเราไปกันเลย
‫ตรวจสอบการจัดประเภทรูปภาพโมเดลน้ำหนักเบาของ Mobile Net v2
‫นี่คือสิ่งที่ผมทำเมื่อพยายามหาว่าเกิดอะไรขึ้นกับแบบจำลองที่ผมใช้อยู่
‫บางทีฉันอาจพบโมเดลจากฮับ TensorFlow หรือบางทีฉันอาจเคยเห็นบทช่วยสอนหรือใช้โมเดลบางประเภท
‫ฉันกำลังพยายามหาว่าเกิดอะไรขึ้น
‫ดังนั้นเราจึงมีเครือข่ายมือถือเพื่อบล็อกการบิดเบือน
‫ทีนี้ ถ้าคุณต้องการตรวจสอบสิ่งนั้น คุณอาจต้องการค้นหา
‫นี่คือ com ย่อมาจาก convolution ดังนั้นคุณอาจต้องการสิ่งที่เป็น convolution
‫ไม่มีเครือข่าย.
‫ฉันจะฝากแหล่งข้อมูลดีๆ ไว้ให้คุณลองดู
‫แต่นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นโดยพื้นฐานแล้ว
‫นั่นเป็นภาพที่ดีจริงๆ
‫โอ้.
‫บทความขนาดกลางอีก
‫สวยงาม.
‫นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้น
‫เรามีอิมเมจอินพุตแล้ว mobile net v2 มีเลเยอร์ประเภทนี้ทั้งหมดอยู่ภายใน
‫ดังนั้นพวกเขาจะดูที่อิมเมจอินพุต ทำการแปลงข้อมูลบนอิมเมจ แล้วส่งออกไปยังบางสิ่ง
‫ก. เค ก. รายการตัวเลข
‫งานของเราจึงเป็นเช่นนี้
‫หากเรากลับมาที่ประเด็นสำคัญ เราได้เตรียมอินพุตของเราแล้ว และส่งผ่านไปยังอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ในกรณีของเรา mobile net v2 และมันจะแสดงผลบางอย่าง
‫สิ่งที่สวยงามเกี่ยวกับการโอนย้ายการเรียนรู้ก็คือ ทุกส่วนเหล่านี้ได้รับการดูแลสำหรับเราโดยใช้
‫mobile net v2
‫เราได้กำหนดอินพุตของเราแล้ว และนี่คือสิ่งที่เราต้องการในตอนท้าย เอาต์พุตบางประเภท
‫กลับมาที่การทบทวน Mobile Net V2 นี้ และไม่เป็นไรหากคุณไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่
‫นี่เป็นส่วนหนึ่งของการทดลองการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง
‫มันกำลังค้นหาว่าเกิดอะไรขึ้น เกิดอะไรขึ้นกับข้อมูลของเราเมื่อเราแปลงมัน
‫จุดสนใจแรกของเราคือการเขียนโค้ดการทำงานเสมอ แล้วจึงหาว่าเกิดอะไรขึ้นหลังจากนั้น
‫หากเราต้องการดำดิ่งลึกลงไป เราทำได้
‫ดังนั้นสถาปัตยกรรมโดยรวมของ mobile net v two จึงใช้อินพุตขนาด 224 กำลังสองคูณสาม
‫a เค a ความสูงและความกว้างของภาพของเราคูณช่องสี
‫มันทำการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด
‫เอาอินพุตนี้ไปแปลงแบบนี้
‫ตกลง.
‫และสุดท้ายก็จะแสดงรายการตัวเลขเดียวที่มีขนาด 1280
‫นั่นคือชั้นสุดท้าย
‫และตอนนี้ คุณจะเห็นสถาปัตยกรรมโดยรวมนี้ และในเอกสารและอะไรก็ตาม
‫หวังว่าถ้าเป็นบทความที่ดี พวกเขาจะรวมสิ่งนี้ไว้ และหากมีกระดาษที่ดีกว่าที่รวมรหัสไว้ด้วย
‫และคุณจะเห็นสิ่งนี้และคุณจะสงสัยว่านี่คืออะไร?
‫ก็เป็นแบบนี้อีกแล้ว
‫คุณจะสงสัยว่านี่คืออะไร?
‫มาดูกันดีกว่าว่าใน numpy จะเป็นอย่างไร
‫ดังนั้นถ้าเราไปเอาท์พุตเท่ากับ np ลองทำรูปร่าง เท่ากับหนึ่งอัน 1280
‫แล้วเอาท์พุต
‫มันจะเป็นรายการยาวของตัวเลขต่างๆ
‫แต่ 1280 เราไม่ต้องการสิ่งนั้นจริงๆ
‫ถูกต้อง.
‫นี่คือที่ที่ชั้นหนาแน่นของเราเข้ามา
‫นี่คือที่มาของผลงานของเรา
‫เราต้องการผลลัพธ์ของเราในรูปแบบ
‫หรือในรูปของ 120 เพราะเรามีฉลากกี่แบบ
‫เลยเอาทั้งหมดนี่มารวมกัน
‫เรามีอินพุตของรูปภาพ
‫เน็ตมือถือสองกำลังจะผ่านเข้าไปหาเราและค้นหารูปแบบทั้งหมดแล้วรวมเป็นตัวเลขยาวชุดเดียว
‫ยาว 1280.
‫แต่สิ่งที่สวยงามเกี่ยวกับการโอนย้ายการเรียนรู้ก็เพราะว่าทั้งหมดนี้ได้ถูกนำมาใช้เพื่อเรา
‫สิ่งที่เราต้องทำคือพูดว่า เฮ้ ที่จริงแล้ว แทนที่จะเป็น 1280 นั้น เราต้องการให้ผลลัพธ์ของเราอยู่ในรูปของป้ายกำกับจำนวนเท่าใดก็ได้ที่เรามี
‫และตอนนี้คุณอาจจะสงสัย
‫ตกลง.
‫เต้นทำอะไร?
‫ลองดูที่เอกสาร.
‫เพียงเลเยอร์ MN ที่เชื่อมต่ออย่างหนาแน่นปกติของคุณ
‫ดีขอบคุณ docstring
‫ที่จริงไม่สมเหตุสมผลมากเกินไป
‫แต่คุณอาจสงสัยว่าตอนนี้การเปิดใช้งานคืออะไร ซอฟ
‫แม็กซ์ ลองเช็คดู
‫soft Mac คืออะไร?
‫และนี่คือที่ที่คุณจะได้เรียนรู้ศัพท์แสงทางคณิตศาสตร์มากมาย
‫แต่ไปที่วิกิพีเดียกัน
‫ตอนนี้ถ้าคุณอ่านบรรทัดแรกนั้น
‫อาจฟังดูสับสนสำหรับคุณเว้นแต่คุณจะจบปริญญาคณิตศาสตร์หรืออะไรทำนองนั้น
‫แต่สิ่งสำคัญที่นี่คือ
‫หลังจากใช้ self max แต่ละองค์ประกอบจะเป็นช่วงศูนย์หนึ่งและส่วนประกอบจะรวมกันเป็นหนึ่ง
‫ตอนนี้เราจะเห็นสิ่งนี้ในภายหลัง แต่นั่นคือทั้งหมดที่คุณต้องรู้ในตอนนี้
‫และถ้าคุณสงสัยว่าฉันใช้ soft Mac อะไร?
‫การเปิดใช้งานใดที่สูญเสียฟังก์ชันหากเรากำลังทำงานกับการจำแนกแบบไบนารี
‫ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานคือ sigmoid
‫ดังนั้นเราจึงมาที่นี่ซิกมอยด์
‫และถ้าเรากำลังทำงานกับการจำแนกประเภทหลายคลาส การเปิดใช้งานจะเป็นแบบ soft max
‫ซอฟท์แม็กซ์
‫นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่
‫เรากำลังสร้างแบบจำลองผู้ดูแล
‫จะดำเนินไปตามลำดับ
‫เลเยอร์แรกที่จะเรียกคือ URL ของโมเดล ซึ่งจริงๆ แล้วเป็นสถาปัตยกรรม mobile net V two ที่ได้รับการปรับใช้สำหรับเรา
‫และภายใน mobile net V two สถาปัตยกรรมจะเป็นชุดของการโน้มน้าวใจ
‫สิ่งที่คุณจะพบกับรูปแบบในภาพที่เราป้อนเข้าไป และเรียนรู้คุณสมบัติของภาพเหล่านั้น
‫หากคุณสงสัยว่าคุณลักษณะคืออะไร ให้มาที่รูปภาพกัน
‫เอาล่ะ
‫หนึ่งนี้ตัวอย่างเช่น
‫การบิดเบี้ยวอาจดูที่แต่ละพิกเซลในภาพนี้แล้วไป โอเค มีเส้นแนวตั้ง มีวงกลมตรงนี้
‫มีวงกลมตรงนี้ มีเส้นแนวนอนตรงนี้
‫ประเด็นคือ เราไม่ได้บอกโมเดลว่าคุณลักษณะเหล่านี้เรียนรู้อะไร
‫มันคิดออกด้วยตัวของมันเอง
‫นั่นคือสิ่งสำคัญสำหรับการซื้อกลับบ้าน
‫นั่นคือหลักฐานทั้งหมดของแมชชีนเลิร์นนิงที่จะหารูปแบบในภาพเหล่านี้ให้เรา
‫ดังนั้นเราจึงกลับมา
‫ดังนั้น เมื่อมันผ่านสถาปัตยกรรมเน็ตมือถือ V2 มันจะส่งออกอาร์เรย์ขนาด 1280 เดียวด้วยรูปแบบทั้งหมดที่เรียนรู้ในภาพ
‫แต่เราอยากบอกว่า เฮ้ เราอยากไป ไม่ เราไม่ต้องการ 180 รูปแบบ
‫เราต้องการ 120
‫จากนั้นเราต้องการใช้การเปิดใช้ somax เพื่อแปลงรูปแบบเหล่านั้นเป็นตัวเลขระหว่างศูนย์ถึงหนึ่งแล้วเป็นจำนวนสูงสุด
‫เอาท์พุตทั้งหมด มันจะเป็นอาร์เรย์ 120 ทั้งหมดรวมกันเป็นหนึ่ง
‫และมูลค่าสูงสุดคืออันไหนคือฉลากของเรา
‫ตอนนี้ เป็นเรื่องที่ต้องทำหลายอย่าง แต่เราจะพูดถึงวิดีโอต่อๆ ไป แบ่งย่อยมากกว่านี้
‫ดังนั้นในวิดีโอหน้า เราจะพูดถึงสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อเรารวบรวมโมเดล
‫แล้วเจอกันครับ