‫Video terakhir kami rusak, apa yang terjadi di sini?
‫Apa yang kami lakukan pada dasarnya hanya melewati model sekuensial Kerry.
‫Dan masukan gambar akl anjing lalu mobile net V2, a. k. sebuah. model ini Anda, semua yang kami
‫gunakan akan menemukan pola di dalamnya dan kemudian kami pergi, hei, tidak, kami tidak ingin bentuk yang sama seperti jaringan
‫seluler Vito.
‫Kami lebih suka mengubahnya menjadi ukuran bentuk keluaran kami sendiri, yang merupakan jumlah label yang kami miliki dengan jumlah label
‫unik yang kami miliki.
‫Jadi sekarang mari kita bicara tentang apa yang terjadi di kompilasi.
‫Oh, dan omong-omong.
‫Jika Anda ingin menyelam lebih dalam tentang semua ini, saya mendorong Anda untuk mencarinya dan mencari tahu dan
‫mencobanya sendiri.
‫Kita akan melihat hasilnya nanti.
‫Jadi kita akan benar-benar melihat kode berjalan.
‫Tetapi setiap kali Anda mencari sesuatu dan mencoba memahaminya, bahkan jika Anda tidak memahaminya,
‫pertama kali mencoba mencari tahu sendiri adalah cara untuk benar-benar memperkuat pengetahuan Anda.
‫Jadi jika ada sesuatu di sini, Anda ingin mencari dan menemukan lebih banyak.
‫Jangan takut untuk mengajukan pertanyaan dan jangan takut untuk mencari dan memeriksanya.
‫Apa yang terjadi di balik layar untuk diri Anda sekarang?
‫Apa yang terjadi dengan Model yang didekompilasi?
‫Ini adalah hal lain yang akan Anda lihat saat kami membuat model dengan pengasuh.
‫Jadi saya pikir yang satu ini paling baik dijelaskan dengan sebuah cerita.
‫Katakanlah Anda berada di International Hill Descending Championships, itu benar, Anda salah satu yang terbaik
‫di dunia dalam menuruni bukit.
‫Dan Anda mulai berdiri di puncak bukit dan sekarang tujuan Anda adalah mencapai dasar bukit.
‫Tapi masalahnya adalah Anda ditutup matanya.
‫Dan untungnya, teman Anda Adam berdiri di bawah bukit meneriakkan instruksi kepada Anda tentang cara
‫turun.
‫Dan di bagian bawah bukit, ada seorang hakim yang mengevaluasi seberapa baik yang Anda lakukan.
‫Mereka tahu di mana Anda harus berakhir sehingga mereka dapat memasangkan apa yang Anda lakukan dengan tempat yang seharusnya.
‫Dan perbandingan mereka adalah bagaimana Anda mendapatkan skor.
‫Oke, akurasi Anda dalam menuruni bukit, Anda mungkin bertanya-tanya, Daniel, mengapa saya di Kejuaraan
‫Turun Bukit Internasional?
‫Baiklah, biarkan aku memecahnya.
‫Di sinilah model yang didekompilasi berperan.
‫Mari kita beralih ke terminologi ini, karena ini bisa tampak sangat membingungkan ketika Anda pertama
‫kali memulai jadi kerugian, jadi kerugiannya adalah ketinggian bukit.
‫Sekarang, tujuan model kami adalah meminimalkan kerugian, membuatnya menjadi nol, a. k. sebuah. sampai ke dasar bukit.
‫Jadi ini berarti model tersebut belajar dengan sempurna.
‫Sebuah kerugian adalah ukuran kapan model itu belajar, jadi kapan itu akan melalui.
‫Pelatihan mengatur dan membandingkan gambar dengan label.
‫Loss adalah ukuran seberapa baik model menebak, jadi ketika mencoba membuat prediksi
‫sambil belajar, semakin tinggi kerugiannya, semakin buruk prediksinya.
‫Jadi semakin buruk model pola pembelajarannya, semakin rendah kerugiannya, semakin baik modelnya pola
‫pembelajarannya.
‫Sama seperti kamu.
‫Jika Anda menuruni bukit, semakin tinggi Anda berada di atas bukit di kejuaraan menuruni Bukit Internasional,
‫semakin tinggi Anda, semakin buruk yang Anda lakukan.
‫Jadi tujuan Anda adalah untuk sampai ke dasar bukit.
‫Dan sekarang jika kita kembali, mari kita diskusikan dengan pengoptimal yang ada di cerita Hill kita.
‫Jadi teman Anda Adam di dasar bukit, yang memberitahu Anda cara menuruni bukit adalah pengoptimal.
‫Dia yang memberitahumu cara menavigasi Bukit, a. k. sebuah. menurunkan fungsi yang hilang.
‫Jadi seberapa tinggi Anda di Bukit, karena dia bisa melihat apa yang terjadi.
‫Dia bisa melihat gerakanmu.
‫Jadi dia mendasarkan instruksinya pada apa yang telah Anda lakukan sejauh ini.
‫Dan sekarang namanya Adam.
‫Nama temanmu adalah Adam.
‫Karena Adam Optimizer.
‫Ya, itu sebenarnya disebut Pengoptimal Adam adalah pengoptimal umum yang hebat, yang berkinerja baik pada sebagian
‫besar model.
‫Jadi jika kita melihat ini, kita pergi, Adam Optimizer, Adam, tren terbaru
‫dalam pembelajaran mendalam, pengenalan lembut untuk pengoptimalan Adam dan jika kita menggunakan pengoptimalan model pembelajaran mesin.
‫Ini akan memberitahu kita.
‫Beberapa jenis algoritme pengoptimalan lagi, jadi inilah yang terjadi di sini.
‫Fungsi yang hilang adalah seberapa tinggi Anda berada di atas bukit.
‫Apakah Anda mencoba meminimalkan itu karena Anda berada di kejuaraan keturunan pembunuhan internasional?
‫Pengoptimal adalah teman Anda Adam.
‫Di bagian bawah, Anda juga dapat menggunakan pengoptimal lain yang disebut prop Adam atau penurunan gradien stokastik.
‫Tetapi secara umum, untuk memulainya, Adam cukup baik dalam banyak masalah.
‫Jadi Adam memberitahumu cara menuruni bukit karena ingat, matamu ditutup.
‫Anda adalah seorang model yang mempelajari data pelatihan untuk pertama kalinya dan mencoba mempelajari pola
‫atau mencoba turun ke dasar bukit untuk pertama kalinya dengan mata tertutup.
‫Dan akhirnya, metrik di sini.
‫Ini adalah tampilan di bagian bawah bukit.
‫Ini adalah hakim seberapa baik kinerja Anda di bagian bawah bukit, memberi tahu Anda bagaimana Anda
‫melaju di kejuaraan.
‫Jadi dalam kasus kami, ini memberi kami akurasi seberapa baik model kami memprediksi label gambar yang benar siapa?
‫Jadi itu sedikit adil untuk dilalui, tetapi ini adalah tiga bagian dari sebagian besar model pembelajaran mendalam, pada dasarnya semuanya,
‫Anda akan memiliki semacam fungsi yang hilang.
‫Jadi seberapa baik, model Anda menebak Anda akan memiliki fungsi yang dioptimalkan.
‫Jadi fungsi yang membantu model Anda meningkatkan tebakannya dan kemudian metrik, yang merupakan cara mengevaluasi
‫tebakan tersebut setelah dipelajari.
‫Jadi ini adalah langkah yang harus kita ambil ketika kita membangun
‫model pembelajaran mendalam keris, kita mendefinisikan model sebagai semacam lapisan dan kemudian kita mendefinisikan bagaimana model akan belajar.
‫Jadi tunggu sedikit cerita itu, jika Anda memiliki pertanyaan tentang cerita atau jika
‫Anda ingin mencari tahu apa fungsi yang hilang, ingin menggunakan pencarian seperti apa fungsi yang hilang yang harus saya gunakan?
‫Bagaimana memilih fungsi yang hilang saat melatih model pembelajaran mendalam, cantik adalah sumber yang bagus.
‫Atau mungkin saja.
‫Saya akan meninggalkan sumber di sana, bagaimana Anda dapat memilih fungsi yang hilang, tetapi sebagian besar akan tergantung pada
‫masalah apa yang Anda hadapi.
‫Jadi jika Anda menggunakan klasifikasi biner, a. k. sebuah. jika Anda memprediksi apakah
‫sesuatu adalah satu atau lain hal, seperti gambar kucing atau anjing, Anda ingin mengubah fungsi aktivasi Anda.
‫Untuk sigmoid dan kemudian fungsi kerugian Anda menjadi entropi silang biner.
‫Jadi kita ubah ini.
‫Untuk entropi lintas biner, tetapi karena kami melakukan multikelas, kami menyimpannya di entropi silang kategorikal karena
‫jika kami datang ke sini, aktivasi klasifikasi multikelas, softmax loss, entropi lintas kategorikal.
‫Sekarang, ini banyak yang harus diambil.
‫Jadi jangan khawatir jika Anda tidak mendapatkannya sejak awal.
‫Tapi ingat keseluruhan cerita.
‫Ingat apa kerugiannya, ingat apa itu pengoptimal.
‫Hanya teman Anda Adam yang memberi tahu Anda cara berjalan menuruni bukit dan metrik Anda dapat menggunakan banyak metrik
‫berbeda di sini.
‫Jadi jika kita pergi ke sini ke metrik pengasuh.
‫Ini akan memberi tahu Anda beberapa metrik yang dapat Anda gunakan, akurasi adalah yang default untuk klasifikasi, tetapi
‫kami memiliki area di bawah kurva.
‫Akurasi kategoris.
‫Sejumlah besar utama.
‫Penarikan presisi, jadi sejumlah besar opsi yang berbeda, saya pasti akan menautkannya juga, tetapi kami telah melalui apa
‫yang dilakukan oleh kompilasi model dan akhirnya kami dapat menyelesaikan dengan yang ini, karena membangun saya pikir
‫Anda dapat membayangkan apa yang terjadi di sini hanyalah cara kecil lain untuk mengatakan, hei, ini adalah bentuk input yang
‫akan kita ambil untuk model kita.
‫Jadi kami menggunakan tata letak Akira dari Tensor Flow Hub.
‫Dan jika kita kembali ke sini, dikatakan bahwa jika kita ingin menggunakan layer ini, kita membuat model sekuensial
‫dan kemudian membangun model dengan bentuk input kita.
‫Dan bentuknya seperti ini karena itulah ukuran gambar yang dilatih mobile net V2.
‫Baiklah.
‫Sekarang sudah cukup berbicara.
‫Kami telah memecah fungsi buat model kami.
‫Jika Anda memiliki pertanyaan, pastikan untuk meninggalkannya di tanya jawab atau di obrolan disko.
‫Tapi mari kita lihat apa yang terjadi.
‫Yah, mungkin sebenarnya di video berikutnya, singkat saja rangkuman apa yang terjadi.
‫Tetapi hal berikutnya yang ingin kita lakukan adalah membuat beberapa panggilan balik untuk model kita.
‫Jadi saat model kita sedang berlatih, callback akan menjadi beberapa fungsi yang akan menerapkan sedikit
‫bantuan, hal-hal yang dapat dilakukan model kita saat mempelajari pola dalam data.
‫Jadi sampai jumpa di video selanjutnya.