‫في الفيديو الأخير انهارنا.
‫ماذا يحدث هنا؟
‫ما نقوم به هو مجرد تمرير نموذج تسلسلي كيري.
‫مدخلات أ. ك. صورتنا للكلب ثم شبكة الجوال v2 a. ك. أ.
‫سيجد عنوان URL للنموذج الذي نستخدمه الأنماط الموجودة بداخله.
‫ثم نبدأ ، مرحبًا ، لا ، لا نريد نفس شكل الهاتف المحمول v 2.
‫نفضل تحويله إلى حجم شكل الإخراج الخاص بنا ، وهو مقدار الملصقات التي لدينا مع كمية الملصقات
‫الفريدة التي لدينا.
‫لنتحدث الآن عما يحدث في الترجمة O وبالمناسبة.
‫إذا كنت ترغب في التعمق في أي من هذا ، فأنا أشجعك على البحث عنه واكتشافه وتجربته
‫بنفسك.
‫سنرى نتائج هذا لاحقًا.
‫لذلك سنرى في الواقع الشفرة قيد التشغيل.
‫ولكن عندما تبحث عن شيء ما وتحاول اكتشافه ، حتى لو لم تفهمه في المرة الأولى ،
‫فإن محاولة اكتشاف الأشياء بنفسك هي طريقة لتعزيز معرفتك حقًا.
‫لذلك إذا كان هناك أي شيء هنا تريد البحث عنه والعثور على المزيد.
‫لا تخف من طرح سؤال ولا تخف من البحث عنه والتحقق منه.
‫ما الذي يحدث خلف الكواليس لنفسك الآن؟
‫ماذا يحدث مع Model Compile؟
‫هذا شيء آخر ستراه عندما نبني نموذجًا مع مقدمي الرعاية ولذا أعتقد أن أفضل
‫شرح لهذا النموذج هو قصة.
‫لنفترض أنك في بطولة انترناشونال هيل الهابطة.
‫هذا صحيح.
‫أنت من أفضل اللاعبين في العالم في النزول إلى أسفل التلال.
‫وتبدأ بالوقوف على قمة تل ، وهدفك الآن هو الوصول إلى أسفل التل.
‫لكن المهم هو أنك معصوب العينين.
‫ولحسن الحظ ، فإن صديقك آدم يقف في أسفل التل ويصرخ عليك تعليمات حول كيفية
‫النزول.
‫وفي أسفل التل ، هناك قاضٍ يقيم مدى جودة أدائك.
‫إنهم يعرفون أين تريد أن ينتهي بهم الأمر.
‫لذا فهم يقارنون ما تفعله بالمكان الذي من المفترض أن تكون فيه.
‫ومقارنتهم هي كيف تحصل على النقاط.
‫تمام.
‫دقتك في النزول إلى أسفل التل.
‫قد تتساءل ، دانيال ، لماذا أنا في بطولة International Hill Descending Championships؟
‫حسنًا ، دعني أقسمها.
‫هذا هو المكان الذي يلعب فيه النموذج التجميعي.
‫دعنا نحولها إلى هذا المصطلح ، لأن هذا قد يبدو محيرًا للغاية عندما تبدأ.
‫لذا فإن الخسارة وبالتالي الخسارة هي ارتفاع التل.
‫الآن ، هدف نموذجنا هو تقليل الخسارة إلى الحد الأدنى ، أ. ك. للوصول إلى أسفل التل.
‫هذا يعني أن النموذج يتعلم بشكل مثالي.
‫الخسارة هي مقياس للوقت الذي يتعلم فيه النموذج.
‫لذلك عندما يمر.
‫مجموعة التدريب ومقارنة الصورة بالملصق.
‫الخسارة هي مقياس لمدى جودة تخمين النموذج.
‫لذلك عندما يحاول التنبؤ أثناء التعلم ، كلما زادت الخسارة ، كان التنبؤ
‫أسوأ.
‫لذلك كلما كان النموذج أسوأ في أنماط التعلم ، كلما قلت الخسارة ، كان النموذج أفضل.
‫أنماط التعلم ، مثلك تمامًا.
‫إذا كنت تنزل من التل ، فكلما ارتفعت على التل.
‫في بطولة International Hill Descending ، كلما كنت أعلى ، كان ذلك أسوأ حالًا.
‫لذا فإن هدفك هو الوصول إلى أسفل التل.
‫والآن إذا عدنا ، فلنناقش ماهية المحسن في قصة Hill.
‫لذا فإن صديقك آدم في أسفل التل ، والذي يخبرك بكيفية النزول إلى أسفل التل هو المُحسِّن.
‫إنه الشخص الذي يخبرك بكيفية التنقل عبر التل ، أ. ك. أ. خفض وظيفة الخسارة.
‫إذن ما هو ارتفاعك على التل؟
‫لأنه يستطيع أن يرى ما يحدث.
‫يمكنه رؤية تحركاتك.
‫لذلك فهو يبني تعليماته على ما فعلته حتى الآن.
‫والآن اسمه آدم.
‫اسم صديقك هو آدم لأنه مُحسِّن آدم.
‫نعم ، يُطلق عليه في الواقع اسم Adam Optimizer ، وهو مُحسِّن عام رائع ، يعمل جيدًا في
‫معظم الموديلات.
‫لذا إذا ألقينا نظرة على هذا ، نبدأ.
‫ادم اوبتيمايزر.
‫آدم أحدث الاتجاهات العامة في التعلم العميق ومقدمة لتحسين آدم وإذا ذهبنا
‫إلى تحسين نموذج التعلم الآلي.
‫سيقول لنا ذلك.
‫عدد قليل من أنواع خوارزميات التحسين.
‫إذن هذا ما يحدث هنا.
‫وظيفة الخسارة هي مدى ارتفاعك على التل.
‫أنت تحاول تقليل ذلك لأنك في بطولة International Hill Descent.
‫المُحسِّن هو صديقك آدم في الأسفل.
‫يمكنك أيضًا استخدام مُحسِّن آخر يسمى دعم RMBS أو هبوط التدرج العشوائي ، ولكن بشكل عام ، في البداية
‫، يكون آدم جيدًا جدًا في معظم المشكلات.
‫لذا أخبرك آدم بكيفية النزول من التل لأنك تذكر أنك معصوب العينين.
‫أنت نموذج يمر ببيانات التدريب لأول مرة ويحاول تعلم الأنماط
‫أو يحاول النزول أسفل التل لأول مرة معصوب العينين.
‫ثم أخيرًا ، المقاييس هنا.
‫هذا هو المتفرج أسفل التل.
‫هذا هو الحكم على مدى جودة أدائك في أسفل التل ، ويخبرك كيف تسير
‫في البطولة.
‫لذلك في حالتنا ، فهو يمنحنا دقة مدى جودة توقع نموذجنا لتسمية الصورة الصحيحة.
‫من؟
‫لذلك هذا جزء لا بأس به.
‫لكن هذه ثلاثة أجزاء من معظم نماذج التعلم العميق.
‫في الأساس ، كل منهم سيكون لديك نوع من وظيفة الخسارة.
‫إذن ، إلى أي مدى يخمن نموذجك أنك ستحصل على وظيفة مُحسِّن.
‫لذا فإن الوظيفة التي تساعد نموذجك على تحسين التخمينات الخاصة به ومن ثم المقياس وهو طريقة لتقييم
‫تلك التخمينات بعد تعلمها.
‫لذا فهذه خطوة يجب أن نتخذها عندما نبني نموذج التعلم العميق لأي مقدم رعاية.
‫نحدد النموذج كنوع من الطبقات ، ثم نحدد كيف سيتعلم النموذج.
‫لذا تمسك بهذه القصة الصغيرة.
‫إذا كان لديك أي أسئلة حول القصة أو إذا كنت تريد معرفة وظيفة الخسارة
‫التي تريد استخدامها ، فابحث عن شيء مثل وظيفة الخسارة التي يجب أن أستخدمها؟
‫كيفية اختيار وظائف الخسارة عند تدريب نماذج التعلم العميق.
‫جميلة.
‫هذا من الموارد العظيمة.
‫أو قد يكون كذلك.
‫سأترك موردا هناك.
‫كيف يمكنك اختيار وظيفة مفقودة.
‫لكن في الغالب سوف يعتمد على المشكلة التي تتعامل معها.
‫لذلك إذا كنت تستخدم التصنيف الثنائي أ. ك. أ ، إذا كنت تتوقع ما إذا كان شيء
‫ما هو شيء أو آخر ، مثل صور القطط أو الكلاب ، فقد ترغب في تغيير وظيفة التنشيط الخاصة بك.
‫إلى Sigmoid ثم وظيفة الخسارة الخاصة بك إلى الانتروبيا الثنائية.
‫لذلك نحن نغير هذا.
‫لثنائي عبر الانتروبيا.
‫ولكن نظرًا لأننا نقوم بفئات متعددة ، فإننا نحتفظ بها في إنتروبيا قاطعة لأننا إذا أتينا
‫إلى هنا تنشيط تصنيف متعدد الطبقات ، خسارة قصوى ناعمة ، إنتروبيا قاطعة.
‫الآن هناك الكثير مما يجب القيام به ، لذلك لا تقلق إذا لم تبدأ به.
‫لكن تذكر قصة هيلز.
‫تذكر ما هي الخسارة.
‫تذكر ما هو المحسن.
‫فقط صديقك آدم يخبرك كيف تمشي أسفل التل والمصفوفة.
‫يمكنك استخدام مجموعة من المقاييس المختلفة هنا.
‫لذا إذا ذهبنا هنا إلى مصفوفة Carer's.
‫سيخبرك ببعض المقاييس التي يمكنك استخدام الدقة كمقياس افتراضي للتصنيف ، لكن
‫لدينا منطقة أسفل المنحنى.
‫الدقة الفئوية.
‫حفنة كاملة ، مين.
‫استدعاء الدقة.
‫مجموعة كاملة من الخيارات المختلفة.
‫سأكون متأكدًا من ربطها أيضًا ، لكننا مررنا بما يفعله تجميع النموذج.
‫ثم أخيرًا يمكننا الانتهاء من هذا لأن البناء ، أعتقد أنه يمكنك تخيل ما يحدث
‫هنا هو مجرد طريقة صغيرة أخرى للقول ، مهلا ، هذا هو شكل المدخلات الذي سنأخذه إلى نموذجنا.
‫لذلك نحن نستخدم طبقة مقدم رعاية من مركز TensorFlow.
‫وإذا عدنا إلى هنا ، فستجد أنه إذا أردنا استخدام هذه الطبقة ، فإننا نضع نموذجًا متسلسلًا ثم نبني
‫النموذج باستخدام شكل الإدخال الخاص بنا.
‫وهذا هو الشكل لأن هذا هو حجم الصور التي تم تدريب شبكة الجوال V 2 عليها.
‫حسنا.
‫الآن كان هذا الكلام كافيا.
‫لقد قمنا بتقسيم ما تقوم به وظيفة إنشاء النموذج.
‫إذا كانت لديك أي أسئلة ، فتأكد من تركها في السؤال والإجابة أو في Discord Chat.
‫لكن دعونا نلقي نظرة على ما يحدث.
‫حسنًا ، ربما في الواقع في الفيديو التالي ، فقط بسرعة استخلاص ما يجري بإيجاز.
‫لكن الشيء التالي الذي نريد القيام به هو إنشاء بعض عمليات الاسترجاعات لنموذجنا.
‫لذلك أثناء تدريب نموذجنا ، ستكون عمليات الاسترجاعات بعض الوظائف التي ستقوم بتنفيذ بعض الأشياء
‫المفيدة الصغيرة التي يمكن أن يقوم بها نموذجنا أثناء تعلم أنماط البيانات.
‫لذلك سأراك في الفيديو التالي.