‫De laatste video die we hebben afgebroken, wat is hier aan de hand?
‫Wat we doen is in wezen het sequentiële model van Kerry passeren.
‫En voer een afbeelding van een hond in en vervolgens mobiel net V2, a. k. A. dit model ben jij, alles wat we
‫gebruiken is om de patronen erin te vinden en dan gaan we, he, nee, we willen niet dezelfde vorm als mobiel
‫net Vito.
‫We zetten het liever om naar de grootte van onze eigen uitvoervorm, het aantal labels dat we hebben met het aantal
‫unieke labels dat we hebben.
‫Laten we het nu hebben over wat er aan de hand is met compileren.
‫Oh, en trouwens.
‫Als je hier dieper op wilt duiken, moedig ik je aan om het op te zoeken, het uit te zoeken en het zelf
‫uit te proberen.
‫De resultaten hiervan gaan we later zien.
‫Dus we gaan de code daadwerkelijk zien lopen.
‫Maar wanneer je iets opzoekt en het probeert uit te vinden, zelfs als je het niet begrijpt, is de eerste
‫keer dat je dingen voor jezelf probeert uit te zoeken een manier om je kennis echt te verstevigen.
‫Dus als hier iets is, wil je opzoeken en meer vinden.
‫Wees niet bang om een vraag te stellen en wees niet bang om het op te zoeken en te bekijken.
‫Wat gebeurt er nu achter de schermen voor jezelf?
‫Wat gebeurt er met Model gedecompileerd?
‫Dit is iets anders dat je zult zien als we een model bouwen met verzorgers.
‫En dus denk ik dat deze het beste kan worden uitgelegd met een verhaal.
‫Laten we zeggen dat je bij de International Hill Descending Championships bent, dat klopt, je bent een
‫van 's werelds beste in downhillen.
‫En je begint op de top van een heuvel te staan en nu is je doel om onderaan de heuvel te komen.
‫Maar de vangst is dat je geblinddoekt bent.
‫En gelukkig staat je vriend Adam onderaan de heuvel instructies naar je te schreeuwen hoe je naar beneden
‫moet.
‫En onderaan de heuvel evalueert een rechter hoe goed je het doet.
‫Ze weten waar je moet eindigen, zodat ze kunnen koppelen hoe het met je gaat aan waar je hoort te zijn.
‫En hun vergelijking is hoe je wordt gescoord.
‫Oké, je nauwkeurigheid bij het afdalen van de heuvel, je vraagt je misschien af, Daniel, waarom ben ik bij
‫de internationale heuvelaflopende kampioenschappen?
‫Nou, laat me het opsplitsen.
‫Dit is waar het gedecompileerde model in het spel komt.
‫Laten we naar deze terminologie gaan, want dit kan erg verwarrend lijken als je voor het eerst begint met
‫het verlies, dus het verlies is de hoogte van de heuvel.
‫Het doel van ons model is om het verlies te minimaliseren en het op nul te krijgen, a. k. A. de bodem van de heuvel
‫bereiken.
‫Dit betekent dus dat het model perfect leert.
‫Een verlies is een maatstaf voor wanneer het model leert, dus wanneer het doorgaat.
‫De trainingsset en de afbeelding vergelijken met een label.
‫Het verlies is een maatstaf voor hoe goed het model raadt, dus wanneer het probeert een voorspelling te doen
‫tijdens het leren, geldt: hoe hoger het verlies, hoe slechter de voorspelling.
‫Dus hoe slechter het model patronen leert, hoe lager het verlies, hoe beter het model patronen
‫leert.
‫Net zoals jij.
‫Als je de heuvel afdaalt, hoe hoog je op de heuvel bent bij de International Hill-afdalingskampioenschappen, hoe
‫hoger je bent, hoe slechter je af bent.
‫Dus je doel is om de bodem van de heuvel te bereiken.
‫En als we nu terugkomen, laten we bespreken met de optimizer in ons Hill-verhaal.
‫Dus je vriend Adam aan de voet van de heuvel, die je vertelt hoe je de heuvel af moet komen, is de optimizer.
‫Hij is degene die je vertelt hoe je door de heuvel moet navigeren, een. k. A. de verloren functie verlagen.
‫Dus hoe hoog je op de heuvel zit, want hij kan zien wat er aan de hand is.
‫Hij kan je bewegingen zien.
‫Dus hij baseert zijn instructies op wat je tot nu toe hebt gedaan.
‫En nu is zijn naam Adam.
‫De naam van je vriend is Adam.
‫Omdat de Adam Optimizer.
‫Ja, het heet eigenlijk de Adam Optimizer is een geweldige algemene optimizer, die goed presteert op
‫de meeste modellen.
‫Dus als we dit bekijken, gaan we, Adam Optimizer, Adam, de nieuwste
‫trends in deep learning, zachte introductie tot Adam-optimalisatie en als we gaan machine learning-model optimaliseren.
‫Het gaat ons vertellen.
‫Nog een paar soorten optimalisatie-algoritmen, dus dit is wat hier aan de hand is.
‫De verloren functie is hoe hoog je op de heuvel staat.
‫Probeer je dat te minimaliseren omdat je bij de internationale kampioenschappen voor kille afdalingen bent?
‫De optimizer is je vriend Adam.
‫Onderaan kun je ook een andere optimizer gebruiken, genaamd Adam's prop of stochastische gradiëntafdaling.
‫Maar om te beginnen is Adam over het algemeen redelijk goed in de meeste problemen.
‫Dus Adam vertelt je hoe je de heuvel af moet, want onthoud, je bent geblinddoekt.
‫Je bent een model dat voor het eerst de trainingsgegevens doorloopt en patronen probeert te leren of
‫voor het eerst geblinddoekt de bodem van de heuvel probeert af te dalen.
‫En dan tot slot de statistieken hier.
‫Dit is het uitzicht op de bodem van de heuvel.
‫Dit is de beoordelaar van hoe goed je prestatie onderaan de heuvel is, en vertelt je hoe je het
‫doet in het kampioenschap.
‫Dus in ons geval geeft het ons de nauwkeurigheid van hoe goed ons model het juiste afbeeldingslabel voorspelt, wie?
‫Dus dat is nogal wat om door te nemen, maar dit zijn drie delen van de meeste deep learning-modellen, eigenlijk allemaal,
‫je zult een soort van functie verloren gaan.
‫Dus hoe goed, uw model vermoedt dat u een geoptimaliseerde functie zult hebben.
‫Dus een functie die uw model helpt zijn gissingen te verbeteren en vervolgens een metriek, een manier om die gissingen
‫te evalueren nadat het is geleerd.
‫Dit is dus een stap die we zullen moeten nemen als we een
‫keris deep learning-model bouwen, we definiëren het model als een soort lagen en dan bepalen we hoe het model gaat leren.
‫Dus hou je vast aan dat verhaaltje, als je vragen hebt over het
‫verhaal of als je wilt weten welke verloren functie, zoek iets op als welke verloren functie moet ik gebruiken?
‫Hoe verloren functies te kiezen bij het trainen van deep learning-modellen, mooi is een geweldige hulpbron.
‫Of misschien wel.
‫Ik zal daar een bron achterlaten, hoe je een verloren functie kunt kiezen, maar meestal hangt het af van het
‫probleem waarmee je te maken hebt.
‫Dus als u binaire classificatie gebruikt, a. k. A. als je voorspelt of
‫iets het een of het ander is, zoals afbeeldingen van katten of honden, zou je je activeringsfunctie willen veranderen.
‫Naar sigmoid en dan uw verliesfunctie naar binaire kruisentropie.
‫Dit veranderen we dus.
‫Naar binaire kruisentropie, maar omdat we multiklasse doen, houden we het bij categorische kruisentropie, want als
‫we hier komen, activering van classificatie van meerdere klassen, softmax-verlies, categorische kruisentropie.
‫Nu, dit is veel om op te nemen.
‫Dus maak je geen zorgen als je het om te beginnen niet snapt.
‫Maar onthoud het hele verhaal.
‫Onthoud wat de verliezen zijn, onthoud wat de optimizer is.
‫Alleen je vriend Adam vertelt je hoe je de heuvel af moet lopen en de statistieken die je hier
‫zou kunnen gebruiken.
‫Dus als we hier naar de verzorgersstatistieken gaan.
‫Dit gaat je enkele statistieken vertellen die je kunt gebruiken, nauwkeurigheid is de standaard voor classificatie, maar we
‫hebben een gebied onder de curve.
‫Categorische nauwkeurigheid.
‫Een hele bos hoofdgerecht.
‫Precisie terugroepen, dus een heleboel verschillende opties, die zal ik zeker ook koppelen, maar dat we hebben doorgenomen wat het
‫compileren van het model doet en dan kunnen we eindelijk eindigen met deze, want bouwen denk ik dat
‫je kan me voorstellen wat hier gebeurt, is gewoon een andere kleine manier om te zeggen, hey, dit is de invoervorm
‫die we naar ons model gaan nemen.
‫Dus we gebruiken de lay-out van een Akira van Tensor Flow Hub.
‫En als we hier op terugkomen, staat er dat als we deze laag willen gebruiken, we een sequentieel model
‫opzetten en dan het model bouwen met onze invoervorm.
‫En het is deze vorm, want dat is de grootte van afbeeldingen waarop mobiel internet V2 is getraind.
‫Oke.
‫Dat is nu genoeg praten.
‫We hebben uitgesplitst wat onze functie model maken doet.
‫Als je vragen hebt, laat het dan zeker achter in de vraag en antwoord of in de discochat.
‫Maar laten we eens kijken wat er aan de hand is.
‫Nou, waarschijnlijk eigenlijk in de volgende video, gewoon even kort samenvatten wat er aan de hand is.
‫Maar het volgende dat we willen doen, is een aantal callbacks maken voor ons model.
‫Dus terwijl ons model aan het trainen is, zullen callbacks enkele functies zijn die een paar kleine hulp
‫gaan implementeren, dingen die ons model kan doen terwijl het patronen in de gegevens leert.
‫Dus ik zie je in de volgende video.