‫Das letzte Video, das wir abgebrochen haben, was ist hier los?
‫Was wir tun, ist im Wesentlichen nur das sequentielle Modell von Kerry zu passieren.
‫Und geben Sie akl Bild eines Hundes ein und dann mobiles Netz V2, a. k. A. Dieses Modell sind Sie, wir verwenden
‫nur die Muster darin und dann gehen wir, hey, nein, wir wollen nicht die gleiche Form wie das mobile
‫Netz Vito.
‫Wir konvertieren es lieber in die Größe unserer eigenen Ausgabeform, das ist die Anzahl der Labels, die wir haben, mit der Anzahl der
‫einzigartigen Labels, die wir haben.
‫Lassen Sie uns nun darüber sprechen, was beim Kompilieren vor sich geht.
‫Ach, und übrigens.
‫Wenn Sie tiefer in dieses Thema eintauchen möchten, empfehle ich Ihnen, es zu recherchieren, herauszufinden und es
‫selbst auszuprobieren.
‫Die Ergebnisse davon werden wir später sehen.
‫Wir werden also sehen, wie der Code tatsächlich ausgeführt wird.
‫Aber immer wenn Sie etwas nachschlagen und versuchen, es herauszufinden, auch wenn Sie es nicht verstehen,
‫ist der erste Versuch, die Dinge selbst herauszufinden, eine Möglichkeit, Ihr Wissen wirklich zu festigen.
‫Wenn Sie hier also etwas finden, möchten Sie nachschlagen und mehr finden.
‫Scheuen Sie sich nicht, eine Frage zu stellen, und scheuen Sie sich nicht, sie nachzuschlagen und zu überprüfen.
‫Was passiert jetzt für dich hinter den Kulissen?
‫Was passiert mit dem dekompilierten Modell?
‫Dies ist etwas anderes, das Sie sehen werden, wenn wir mit Betreuern ein Modell bauen.
‫Und so denke ich, dass dieser am besten mit einer Geschichte erklärt wird.
‫Nehmen wir an, Sie sind bei den Internationalen Bergabstiegsmeisterschaften, das ist richtig, Sie sind
‫einer der Weltbesten im Abfahrtslauf.
‫Und Sie stehen auf der Spitze eines Hügels und Ihr Ziel ist es nun, den Fuß des Hügels zu erreichen.
‫Aber der Haken ist, dass Ihnen die Augen verbunden sind.
‫Und zum Glück steht dein Freund Adam am Fuße des Hügels und schreit dir Anweisungen zu, wie du
‫runterkommst.
‫Und am Fuße des Hügels gibt es einen Richter, der bewertet, wie gut Sie abschneiden.
‫Sie wissen, wo Sie landen müssen, damit sie Ihre Leistung mit Ihrem Ziel abgleichen können.
‫Und ihr Vergleich ist, wie Sie bewertet werden.
‫Okay, deine Genauigkeit beim Bergabfahren, du fragst dich vielleicht, Daniel, warum ich bei den
‫Internationalen Bergabstiegsmeisterschaften bin?
‫Nun, lass es mich aufschlüsseln.
‫Hier kommt das dekompilierte Modell ins Spiel.
‫Kommen wir zu dieser Terminologie, denn dies kann sehr verwirrend erscheinen, wenn Sie zuerst den Verlust
‫beginnen, also ist der Verlust die Höhe des Hügels.
‫Das Ziel unseres Modells besteht nun darin, den Verlust zu minimieren und ihn auf Null zu bringen, a. k. A. den Fuß des Hügels
‫erreichen.
‫Das bedeutet also, dass das Modell perfekt lernt.
‫Ein Verlust ist ein Maß dafür, wann das Modell lernt, also wann es durchläuft.
‫Der Trainingssatz und das Vergleichen des Bildes mit einem Label.
‫Der Verlust ist ein Maß dafür, wie gut das Modell rät. Wenn es also versucht, während des Lernens eine Vorhersage
‫zu treffen, ist die Vorhersage umso schlechter, je höher der Verlust ist.
‫Je schlechter das Modell also Muster lernt, desto geringer ist der Verlust, desto besser lernt das Modell
‫Muster.
‫Genau wie du.
‫Wenn Sie den Hügel hinunterfahren, je höher Sie auf dem Hügel bei den Internationalen Meisterschaften im Bergabfahren sind,
‫je höher Sie sind, desto schlechter geht es Ihnen.
‫Ihr Ziel ist es also, den Fuß des Hügels zu erreichen.
‫Und jetzt, wenn wir zurückkommen, diskutieren wir mit dem Optimierer in unserer Hill-Geschichte.
‫Ihr Freund Adam am Fuße des Hügels, der Ihnen sagt, wie Sie den Hügel hinunterkommen, ist also der Optimierer.
‫Er ist derjenige, der dir sagt, wie man durch den Hügel navigiert, a. k. A. Verringern Sie die verlorene Funktion.
‫Also, wie hoch du auf dem Hügel bist, weil er sehen kann, was los ist.
‫Er kann deine Bewegungen sehen.
‫Also stützt er seine Anweisungen auf das, was Sie bisher getan haben.
‫Und jetzt heißt er Adam.
‫Der Name Ihres Freundes ist Adam.
‫Denn der Adam Optimizer.
‫Ja, es heißt tatsächlich Adam Optimizer und ist ein großartiger allgemeiner Optimierer, der auf den meisten
‫Modellen gut funktioniert.
‫Wenn wir uns das also anschauen, gehen wir, Adam Optimizer, Adam, die
‫neuesten Trends in Deep Learning, sanfte Einführung in die Adam-Optimierung und wenn wir gehen Machine-Learning-Modelloptimierungen.
‫Es wird uns sagen.
‫Ein paar weitere Arten von Optimierungsalgorithmen, also das ist, was hier passiert.
‫Die verlorene Funktion ist, wie hoch Sie auf dem Hügel sind.
‫Versuchen Sie, das zu minimieren, weil Sie bei den internationalen Meisterschaften im Kill Descent sind?
‫Der Optimierer ist dein Freund Adam.
‫Unten können Sie auch einen anderen Optimierer namens Adams Prop oder stochastischen Gradientenabstieg verwenden.
‫Aber im Allgemeinen ist Adam bei den meisten Problemen ziemlich gut.
‫Adam sagt Ihnen also, wie Sie den Hügel hinunterkommen, denn denken Sie daran, Sie haben die Augen verbunden.
‫Sie sind ein Model, das zum ersten Mal die Trainingsdaten durchgeht und versucht, Muster zu lernen
‫oder zum ersten Mal mit verbundenen Augen den Fuß des Hügels hinunterzusteigen.
‫Und dann endlich die Metriken hier.
‫Dies ist der Blick auf den Fuß des Hügels.
‫Dies ist der Richter dafür, wie gut Ihre Leistung am unteren Ende der Schanze ist, und sagt Ihnen, wie Sie
‫bei der Meisterschaft abschneiden.
‫In unserem Fall gibt es uns also die Genauigkeit, wie gut unser Modell die richtige Bildbeschriftung vorhersagt. Wer?
‫Das ist also ein ganzes Stück, aber dies sind drei Teile der meisten Deep-Learning-Modelle, im Grunde alle, Sie
‫werden eine Art von Funktion verloren haben.
‫Wie gut, Ihr Modell geht davon aus, dass Sie eine optimierte Funktion haben werden.
‫Also eine Funktion, die Ihrem Modell hilft, seine Schätzungen zu verbessern, und dann eine Metrik, mit der diese Schätzungen
‫nach dem Erlernen ausgewertet werden können.
‫Dies ist also ein Schritt, den wir unternehmen müssen, wenn wir ein
‫Keris-Deep-Learning-Modell erstellen. Wir definieren das Modell als eine Art Schichten und definieren dann, wie das Modell lernen wird.
‫Also halten Sie sich an diese kleine Geschichte, wenn Sie Fragen zur Geschichte haben
‫oder herausfinden möchten, welche verlorene Funktion Sie verloren haben, eine Suche verwenden möchten, z. B. welche verlorene Funktion soll ich verwenden?
‫Wie man verlorene Funktionen beim Training von Deep-Learning-Modellen auswählt, ist schön eine großartige Ressource.
‫Oder es könnte sein.
‫Ich werde dort eine Ressource hinterlassen, wie Sie eine verlorene Funktion auswählen können, aber hauptsächlich hängt es davon ab, mit welchem
‫Problem Sie es zu tun haben.
‫Wenn Sie also die binäre Klassifizierung verwenden, a. k. A. Wenn Sie vorhersagen, ob
‫etwas das eine oder andere ist, beispielsweise Bilder von Katzen oder Hunden, möchten Sie Ihre Aktivierungsfunktion ändern.
‫Auf Sigmoid und dann Ihre Verlustfunktion auf binäre Kreuzentropie.
‫Also ändern wir dies.
‫Zu binärer Kreuzentropie, aber weil wir Multiklassen verwenden, behalten wir es bei kategorialer
‫Kreuzentropie, denn wenn wir hierher kommen, Multiklassen-Klassifizierungsaktivierung, Softmax-Verlust, kategoriale Kreuzentropie.
‫Nun, das ist viel zu tun.
‫Machen Sie sich also keine Sorgen, wenn Sie es nicht von Anfang an bekommen.
‫Aber denk an die ganze Geschichte.
‫Denken Sie daran, was die Verluste sind, erinnern Sie sich daran, was der Optimierer ist.
‫Nur Ihr Freund Adam sagt Ihnen, wie Sie den Hügel hinuntergehen und welche Metriken Sie hier
‫verwenden können.
‫Wenn wir also hier zu den Kennzahlen der Pflegekräfte gehen.
‫Dies wird Ihnen einige Metriken nennen, die Sie verwenden können. Genauigkeit ist die Standardeinstellung für die Klassifizierung, aber wir
‫haben einen Bereich unter der Kurve.
‫Kategoriale Genauigkeit.
‫Ein ganzer Haufen Hauptsache.
‫Präzisionsrückruf, also eine ganze Reihe verschiedener Optionen, die ich sicher auch verlinken werde, aber dass wir durchgegangen sind, was das
‫Kompilieren des Modells macht, und dann können wir endlich mit diesem abschließen, denn das Bauen denke ich an
‫dich Ich kann mir vorstellen, was hier passiert, ist nur ein weiterer kleiner Weg, um zu sagen, hey, dies ist die Eingabeform,
‫die wir in unser Modell übernehmen werden.
‫Wir verwenden also das Layout eines Akira von Tensor Flow Hub.
‫Und wenn wir hierher zurückkommen, heißt es, dass wir, wenn wir diese Ebene verwenden möchten, ein sequentielles Modell einrichten
‫und dann das Modell mit unserer Eingabeform erstellen.
‫Und es ist diese Form, weil das die Größe der Bilder ist, auf die mobile net V2 trainiert wurde.
‫Gut.
‫Jetzt ist genug geredet.
‫Wir haben aufgeschlüsselt, was unsere Modellerstellungsfunktion macht.
‫Wenn Sie Fragen haben, hinterlassen Sie diese unbedingt in der Frage-und-Antwort-Runde oder im Disco-Chat.
‫Aber schauen wir uns an, was los ist.
‫Nun, wahrscheinlich tatsächlich im nächsten Video, einfach kurz nachbesprechen, was zusammenfassend vor sich geht.
‫Als nächstes möchten wir jedoch einige Callbacks für unser Modell erstellen.
‫Während unser Modell trainiert, werden Callbacks einige Funktionen sein, die ein paar kleine Hilfestellungen implementieren,
‫Dinge, die unser Modell tun kann, während es Muster in den Daten lernt.
‫Also wir sehen uns im nächsten Video.