‫Artık bizim için bir model oluşturacak güzel bir fonksiyonumuz var ve aslında bunu zaten kullandık.
‫Bir modeli örneklendirdik ve özetini aldık.
‫"Burada neler oluyor?" diye düşünüyor olabilirsiniz.
‫Buna bakarken bile, burada neler oluyor?
‫Şimdi bunu adım adım inceleyelim ve gerçekte neler olduğunu anlayalım.
‫Her şeyden önce, bir modeli örneklendiriyoruz, bu nedenle model katmanlarını sıralı tahmin etmek için model eşittir kullanarak
‫ayarlıyoruz.
‫Ne oluyor burada?
‫Doğrusal bir katman yığını.
‫Yani bunu söylediğinde, aslında demek istediği şudur.
‫Bu sadece bir tür girdiyi alacak, bu girdideki kalıpları bulacak ve sonra bir tür çıktıya sahip olacak
‫bir katman yığınıdır.
‫Doğrusal katman yığınının anlamı budur.
‫Peki buraya bakarsak, ilk katman nedir?
‫Yukarıdan aşağıya doğru ilerleyecek.
‫Ve işte başlıyoruz.
‫İşte başka bir ortak çalışma hatası.
‫Bunu görebilirsin.
‫Umarım kendi kendine düzelir.
‫Aksi takdirde bunu daha sonra düzeltebiliriz.
‫İlk katman jant kapağı katmanıdır.
‫Model URL'si.
‫Bunun söylediği şey, tensorflow hub'a bir bakıcı katmanı oluşturmasını söylemektir.
‫Yani yaptığımız şey, derin öğrenme modelimizi oluşturmak için bakıcıları kullanmak.
‫Ona, mobil NAT V2 mimarimiz olan URL modelinin bakıcı katmanını oluşturmasını söylüyor.
‫Mobil ağ vetosunda neler olduğunu merak ediyor olabilirsiniz.
‫Peki neden sadece iki katmanımız var?
‫Şuna bir bakalım.
‫Hadi gidelim.
‫Mobil ağ V2 Mimarisi.
‫İşte başlıyoruz.
‫Mobile Net v2 hafif model görüntü sınıflandırmasını inceleyin.
‫Kullandığım bir modelde neler olup bittiğini anlamaya çalışırken yaptığım şey budur.
‫Belki TensorFlow hub'ından bir model buldum ya da belki bir öğretici gördüm ya da bir tür model kullandım.
‫Neler olduğunu anlamaya çalışıyorum.
‫Böylece mobil ağdan evrişimsel bloklara geçtik.
‫Şimdi, eğer bunu kontrol etmek istiyorsanız, yukarı bakmak isteyebilirsiniz.
‫Bu com, konvolüsyonun kısaltmasıdır, bu yüzden konvolüsyon nedir diye bakmak isteyebilirsiniz.
‫Şebeke yok.
‫Bu yüzden size kontrol etmeniz için harika bir kaynak bırakacağım.
‫Ama aslında olan şey şu.
‫Aslında bu iyi bir görüntü.
‫Oh.
‫Başka bir orta makale.
‫Çok güzel.
‫İşte olan şey bu.
‫Bir giriş görüntümüz var ve ardından mobile net v2'nin içine yerleştirilmiş bu türden bir sürü katman var.
‫Yani girdi görüntüsüne bakacaklar, üzerinde bazı veri dönüşümleri yapacaklar ve sonra bir şeye çıktı
‫verecekler.
‫A. K. A. bir sayı listesi.
‫Yani bizim işimiz bu.
‫Açılış konuşmasına geri dönersek, girdilerimizi hazırladık ve bizim durumumuzda mobil
‫net v2 olan makine öğrenimi algoritmasına aktarıyoruz ve o da bir çıktı verecek.
‫Transfer öğreniminin güzel yanı, tüm bu kısımların mobil net v2 kullanılarak bizim için halledilmiş
‫olmasıdır.
‫Girdilerimizi tanımladık ve sonunda istediğimiz şey bu, bir tür çıktı.
‫Şimdi Mobile Net V2'nin bu incelemesine geri dönelim ve burada neler olup bittiğini tam olarak anlamadıysanız
‫sorun değil.
‫Bu, derin öğrenme ve makine öğrenimi deneylerinin bir parçasıdır.
‫Neler olup bittiğini, verilerimizi dönüştürdüğümüzde onlara neler olduğunu anlamaktır.
‫İlk odak noktamız her zaman çalışan kod yazmak ve ondan sonra neler olduğunu anlamaktır.
‫Daha derine dalmak istersek, dalabiliriz.
‫Yani mobil ağın genel mimarisi v iki, 224 kare çarpı üç boyutunda bir girdi
‫alır, a. k. a görüntülerimizin yüksekliği ve genişliği çarpı renk kanalları.
‫Bir sürü dönüşüm yapıyor.
‫Yani bu girdiyi alır, bu şekilde dönüşümler yapar.
‫Tamam.
‫Ve son olarak 1280 boyutunda tek bir sayı listesi çıktısı verecektir.
‫Bu da son katman.
‫Ve şimdi bunu genel mimaride ve gazetelerde falan göreceksiniz.
‫Umarım, eğer iyi bir makaleyse, bunu dahil etmişlerdir ve eğer kodu dahil eden daha iyi bir makale
‫varsa.
‫Bunu göreceksiniz ve merak edeceksiniz, bu nedir?
‫Yine böyle bir şey.
‫Merak edeceksiniz, bu nedir?
‫Şimdi numpy'de nasıl görünebileceğine bir göz atalım.
‫Yani çıktılar eşittir np dersek, şekil eşittir bir bir 1280 yapalım.
‫Ve sonra çıktılar.
‫Yani farklı numaralardan oluşan uzun bir liste olacak.
‫Ama 1280, aslında buna ihtiyacımız yok.
‫Doğru.
‫İşte yoğun katmanımız burada devreye giriyor.
‫İşte bu noktada bizim çıktılarımız devreye giriyor.
‫Çıktılarımızı formda istiyoruz.
‫Ya da 120 şeklinde, çünkü elimizde bu kadar etiket var.
‫Şimdi bunları bir araya getirelim.
‫Elimizde bir görüntü girdisi var.
‫Mobil ağ iki bizim için tüm kalıpları bulacak ve daha sonra bunları uzun bir sayı dizisine
‫yoğunlaştıracaktır.
‫1280 uzunluğunda.
‫Ancak transfer öğrenimi ile ilgili güzel bir şey de tüm bunların bizim için uygulanmış
‫olmasıdır.
‫Tek yapmamız gereken, hey, aslında, bu 1280 yerine, çıktımızın sahip olduğumuz etiket sayısı kadar olmasını
‫istiyoruz demek.
‫Ve şimdi merak ediyor olabilirsiniz.
‫Tamam.
‫Dans ne işe yarar?
‫Doküman dizisine bakalım.
‫Sadece normal yoğun bağlantılı MN katmanı.
‫Teşekkürler docstring.
‫Bu aslında çok da mantıklı değil.
‫Ama şimdi aktivasyonun ne olduğunu merak ediyor olabilirsin Soph.
‫Max, şuna bir bakalım.
‫Yumuşak Mac nedir?
‫İşte burada bir sürü matematiksel jargonla karşılaşacaksınız.
‫Ama Wikipedia'ya gidelim.
‫Şimdi, eğer ilk satırı okursanız.
‫Matematik ya da benzeri bir eğitim almadığınız sürece bu size oldukça kafa karıştırıcı gelebilir.
‫Ama buradaki en önemli şey şudur.
‫Self max uygulandıktan sonra, her bileşen sıfır bir aralığı olacak ve bileşenler bire eklenecektir.
‫Bunu daha sonra göreceğiz, ancak şimdilik bilmeniz gereken tek şey bu.
‫Ve hangi yumuşak Mac'leri kullandığımı merak ediyorsanız?
‫İkili sınıflandırma ile çalışıyorsak hangi aktivasyon hangi işlevi kaybetti.
‫Aktivasyon fonksiyonu sigmoiddir.
‫Biz de buraya sigmoid olarak geldik.
‫Ve eğer çok sınıflı sınıflandırma ile çalışıyorsak, aktivasyon soft max'tir.
‫Yumuşak Maks.
‫İşte burada olan da budur.
‫Bir bakıcı modeli oluşturuyoruz.
‫Sıralı bir şekilde ilerleyecek.
‫Çağıracağı ilk katman, aslında bizim için uygulanmış olan mobil net V iki mimarisi
‫olan model URL'dir.
‫Ve bu mobil ağ V iki içinde, mimari bir dizi kıvrım olacaktır.
‫Girdi görüntülerimizdeki kalıpları bulacak ve bu görüntülerin özelliklerini öğreneceksiniz.
‫Bir özelliğin ne olduğunu merak ediyorsanız, bir görsele gelelim.
‫Hadi alalım.
‫Mesela bu.
‫Bir konvolüsyon bu görüntüdeki her bir piksele bakabilir ve şöyle diyebilir: Tamam, burada dikey bir çizgi
‫var, burada bir daire var, burada bir daire var, burada yatay bir çizgi var.
‫Şimdi, mesele şu ki, modele bu özelliklerden hangisini öğreneceğini söylemiyoruz.
‫Onları kendi kendine çözer.
‫İşte buradaki önemli çıkarım bu.
‫Makine öğreniminin tüm dayanak noktası, bu görüntülerdeki örüntüleri bizim için çözmesidir.
‫O yüzden geri dönüyoruz.
‫Dolayısıyla, mobil ağ V2 mimarisinden geçtikten sonra, bir görüntüde öğrendiği tüm desenleri içeren
‫1280 boyutunda tek bir dizi çıktısı verecektir.
‫Ama şunu söylemek istiyoruz: Hey, biz gitmek istiyoruz, hayır, 180 kalıba ihtiyacımız yok.
‫120'ye ihtiyacımız var.
‫Ve sonra bu kalıpları sıfır ile bir arasındaki sayılara ve ardından en yüksek sayıya dönüştürmek
‫için sof max aktivasyonunu kullanmak istiyoruz.
‫Böylece tüm çıktılar, yani 120'lik bir dizi olacak, bunların hepsi bire eklenecek.
‫Ve en yüksek değer hangisinin bizim etiketimiz olduğudur.
‫Şimdi, bunu anlamak çok zor oldu, ancak önümüzdeki birkaç videoda bunu daha da parçalara ayıracağız,
‫bu yüzden bir sonraki videoda bir modeli derlediğimizde neler olduğunu inceleyeceğiz.
‫Orada görüşürüz.