‫La dernière vidéo que nous avons cassée, que se passe-t-il ici ?
‫Ce que nous faisons, c'est essentiellement passer le modèle séquentiel de Kerry.
‫Et entrez l'image akl d'un chien puis le net mobile V2, a. k. une. ce modèle que vous êtes, tout ce
‫que nous utilisons va trouver les motifs à l'intérieur et puis nous allons, hé, non, nous ne voulons pas la même forme que le
‫filet mobile Vito.
‫Nous préférons le convertir à la taille de notre propre forme de sortie, qui correspond à la quantité d'étiquettes que nous avons avec la quantité
‫d'étiquettes uniques que nous avons.
‫Parlons maintenant de ce qui se passe dans la compilation.
‫Oh, et au fait.
‫Si vous souhaitez approfondir l'un de ces aspects, je vous encourage à le rechercher, à le découvrir et à
‫l'essayer vous-même.
‫Nous verrons les résultats de cela plus tard.
‫Nous allons donc voir le code s'exécuter.
‫Mais chaque fois que vous recherchez quelque chose et essayez de le comprendre, même si vous ne le comprenez pas, la
‫première fois que vous essayez de comprendre les choses par vous-même est un moyen de vraiment consolider vos connaissances.
‫Donc, si quelque chose ici, vous voulez chercher et trouver plus.
‫N'ayez pas peur de poser une question et n'ayez pas peur de la rechercher et de la vérifier.
‫Qu'est-ce qui se passe dans les coulisses pour vous maintenant?
‫Que se passe-t-il avec le modèle décompilé ?
‫C'est autre chose que vous verrez lorsque nous construisons un modèle avec les soignants.
‫Et donc je pense que celui-ci est mieux expliqué avec une histoire.
‫Disons que vous participez aux Championnats internationaux de descente, c'est vrai, vous êtes l'un des
‫meilleurs au monde en descente.
‫Et vous commencez à vous tenir au sommet d'une colline et maintenant votre objectif est d'atteindre le bas de la colline.
‫Mais le hic, c'est que vous avez les yeux bandés.
‫Et heureusement, votre ami Adam se tient au bas de la colline et vous crie des instructions sur la façon
‫de descendre.
‫Et au bas de la colline, il y a un juge qui évalue vos performances.
‫Ils savent où vous devez vous retrouver afin qu'ils puissent jumeler comment vous faites à l'endroit où vous êtes censé être.
‫Et leur comparaison est la façon dont vous obtenez un score.
‫D'accord, votre précision à descendre la pente, vous vous demandez peut-être, Daniel, pourquoi suis-je aux championnats internationaux
‫de descente ?
‫Eh bien, laissez-moi le décomposer.
‫C'est ici qu'intervient le modèle décompilé.
‫Passons à cette terminologie, car cela peut sembler très déroutant lorsque vous commencez pour la première
‫fois. La perte est donc la hauteur de la colline.
‫Maintenant, l'objectif de notre modèle est de minimiser la perte, en l'amenant à zéro, a. k. une. arriver au bas de la
‫colline.
‫Cela signifie donc que le modèle apprend parfaitement.
‫Une perte est une mesure du moment où le modèle apprend, donc quand il passe.
‫L'ensemble d'apprentissage et comparaison de l'image à une étiquette.
‫La perte est une mesure de la qualité de la supposition du modèle. Ainsi, lorsqu'il essaie de faire une prédiction
‫tout en apprenant, plus la perte est élevée, plus la prédiction est mauvaise.
‫Ainsi, plus le modèle apprend les modèles, plus la perte est faible, mieux le modèle apprend les
‫modèles.
‫Juste comme toi.
‫Si vous descendez la colline, plus vous êtes haut sur la colline aux championnats internationaux de descente,
‫plus vous êtes haut, moins vous vous en sortez.
‫Votre objectif est donc d'atteindre le bas de la colline.
‫Et maintenant, si nous revenons, discutons avec l'optimiseur est dans notre histoire Hill.
‫Donc, votre ami Adam au bas de la colline, qui vous dit comment descendre la colline, est l'optimiseur.
‫C'est lui qui vous dit comment naviguer sur la Colline, a. k. une. abaisser la fonction perdue.
‫Alors à quelle hauteur vous êtes sur la Colline, parce qu'il peut voir ce qui se passe.
‫Il peut voir vos mouvements.
‫Il fonde donc ses instructions sur ce que vous avez fait jusqu'à présent.
‫Et maintenant, son nom est Adam.
‫Le nom de votre ami est Adam.
‫Parce que l'optimiseur Adam.
‫Oui, il s'appelle en fait Adam Optimizer. C'est un excellent optimiseur général, qui fonctionne bien sur la
‫plupart des modèles.
‫Donc, si nous jetons un coup d'œil à cela, nous allons, Adam Optimizer, Adam, les dernières
‫tendances en matière d'apprentissage en profondeur, une introduction douce à l'optimisation d'Adam et si nous allons optimiser le modèle d'apprentissage automatique.
‫Il va nous le dire.
‫Quelques autres types d'algorithmes d'optimisation, c'est donc ce qui se passe ici.
‫La fonction perdue est la hauteur à laquelle vous vous trouvez sur la colline.
‫Essayez-vous de minimiser cela parce que vous participez aux championnats internationaux de kill descente ?
‫L'optimiseur est votre ami Adam.
‫En bas, vous pouvez également utiliser un autre optimiseur appelé accessoire d'Adam ou descente de gradient stochastique.
‫Mais généralement, pour commencer, Adam est plutôt bon sur la plupart des problèmes.
‫Alors Adam vous dit comment descendre la colline parce que rappelez-vous, vous avez les yeux bandés.
‫Vous êtes un modèle qui examine les données d'entraînement pour la première fois et essaie d'apprendre des modèles ou
‫essaie de descendre le bas de la colline pour la première fois les yeux bandés.
‫Et puis enfin, les métriques ici.
‫C'est le regard au bas de la colline.
‫C'est le juge de la qualité de votre performance au bas de la colline, vous indiquant comment
‫vous allez au championnat.
‫Donc, dans notre cas, cela nous donne la précision de la précision avec laquelle notre modèle prédit la bonne étiquette d'image qui
‫?
‫C'est donc pas mal à parcourir, mais ce sont trois parties de la plupart des modèles d'apprentissage en profondeur, essentiellement toutes,
‫vous allez avoir une sorte de fonction perdue.
‫Alors, à quel point votre modèle suppose que vous allez avoir une fonction optimisée.
‫Donc, une fonction qui aide votre modèle à améliorer ses suppositions, puis une métrique, qui est un moyen d'évaluer ces suppositions
‫une fois qu'elles ont été apprises.
‫C'est donc une étape que nous devrons franchir lorsque nous créons un modèle
‫d'apprentissage en profondeur keris, nous définissons le modèle comme une sorte de couches, puis nous définissons comment le modèle va apprendre.
‫Alors accrochez-vous à cette petite histoire, si vous avez des questions sur l'histoire ou
‫si vous voulez découvrir quelle fonction perdue, voulez-vous utiliser la recherche quelque chose comme quelle fonction perdue devrais-je utiliser ?
‫Comment choisir les fonctions perdues lors de la formation de modèles d'apprentissage en profondeur, Beautiful est une excellente ressource.
‫Ou peut-être.
‫Je vais laisser une ressource là-bas, comment vous pouvez choisir une fonction perdue, mais cela dépendra principalement du
‫problème auquel vous faites face.
‫Donc, si vous utilisez une classification binaire, a. k. une. si vous prédisez si quelque
‫chose est une chose ou une autre, comme des images de chats ou de chiens, vous voudriez changer votre fonction d'activation.
‫Au sigmoïde, puis votre fonction de perte à l'entropie croisée binaire.
‫Alors on change ça.
‫À l'entropie croisée binaire, mais parce que nous faisons du multiclasse, nous le maintenons à l'entropie croisée catégorique parce
‫que si nous venons ici, activation de la classification multiclasse, perte softmax, entropie croisée catégorique.
‫Maintenant, c'est beaucoup à assumer.
‫Alors ne vous inquiétez pas si vous ne l'obtenez pas dès le départ.
‫Mais rappelez-vous toute l'histoire.
‫Rappelez-vous quelles sont les pertes, rappelez-vous ce qu'est l'optimiseur.
‫Juste votre ami Adam vous dit comment descendre la colline et les mesures que vous pouvez
‫utiliser ici.
‫Donc, si nous allons ici aux métriques des soignants.
‫Cela va vous indiquer quelques métriques que vous pouvez utiliser, la précision est la valeur par défaut pour la classification, mais
‫nous avons une zone sous la courbe.
‫Précision catégorique.
‫Tout un tas principal.
‫Rappel de précision, donc tout un tas d'options différentes, je vais m'assurer de les lier aussi, mais que nous avons vu ce
‫que fait la compilation du modèle et que finalement nous pouvons terminer avec celle-ci, parce que la construction je pense
‫que vous peut imaginer que ce qui se passe ici est juste une autre petite façon de dire, hé, c'est la forme d'entrée
‫que nous allons prendre pour notre modèle.
‫Nous utilisons donc une mise en page d'Akira de Tensor Flow Hub.
‫Et si nous revenons ici, cela dit que si nous voulons utiliser cette couche, nous mettons en place un modèle
‫séquentiel, puis construisons le modèle avec notre forme d'entrée.
‫Et c'est cette forme parce que c'est la taille des images sur lesquelles mobile net V2 a été formé.
‫Très bien.
‫Maintenant, c'est assez de parler.
‫Nous avons décomposé ce que fait notre fonction de création de modèle.
‫Si vous avez des questions, assurez-vous de les laisser dans la question et la réponse ou dans le chat disco.
‫Mais regardons ce qui se passe.
‫Eh bien, probablement en fait dans la vidéo suivante, faites un compte rendu rapide de ce qui se passe en résumé.
‫Mais la prochaine chose que nous voulons faire est de créer des rappels pour notre modèle.
‫Ainsi, pendant que notre modèle s'entraîne, les rappels vont être des fonctions qui vont implémenter un peu d'aide,
‫des choses que notre modèle peut faire pendant qu'il apprend des modèles dans les données.
‫Alors je vous retrouve dans la prochaine vidéo.