‫L'ultimo video che abbiamo rotto, cosa sta succedendo qui?
‫Quello che stiamo facendo è essenzialmente passare il modello sequenziale di Kerry.
‫E inserisci l'immagine akl di un cane e poi la rete mobile V2, a. K. un. questo modello sei, tutto quello che
‫useremo sarà trovare i motivi al suo interno e poi faremo, ehi, no, non vogliamo la stessa forma della rete
‫mobile Vito.
‫Preferiamo convertirlo nella dimensione della nostra forma di output, che è la quantità di etichette che abbiamo con la quantità di
‫etichette univoche che abbiamo.
‫Quindi ora parliamo di cosa sta succedendo in compilazione.
‫Oh, e comunque.
‫Se vuoi approfondire qualcosa di tutto questo, ti incoraggio a cercarlo e capirlo e provare
‫tu stesso.
‫Vedremo i risultati di questo più avanti.
‫Quindi vedremo effettivamente il codice in esecuzione.
‫Ma ogni volta che cerchi qualcosa e provi a capirlo, anche se non lo capisci, la prima volta
‫che cerchi di capire le cose da solo è un modo per cementare davvero la tua conoscenza.
‫Quindi, se c'è qualcosa qui, vuoi cercare e trovare di più.
‫Non abbiate paura di fare una domanda e non abbiate paura di cercare e controllare.
‫Cosa sta succedendo dietro le quinte per te adesso?
‫Cosa sta succedendo con il modello decompilato?
‫Questa è un'altra cosa che vedrai quando costruiremo un modello con gli accompagnatori.
‫E quindi penso che questo si spieghi meglio con una storia.
‫Diciamo che sei agli International Hill Descending Championships, è vero, sei uno dei
‫migliori al mondo nella discesa.
‫E inizi a stare in cima a una collina e ora il tuo obiettivo è arrivare in fondo alla collina.
‫Ma il problema è che sei bendato.
‫E fortunatamente, il tuo amico Adam è in piedi in fondo alla collina e ti urla istruzioni su
‫come scendere.
‫E in fondo alla collina, c'è un giudice che valuta quanto stai andando bene.
‫Sanno dove devi finire in modo che possano abbinare come stai a dove dovresti essere.
‫E il loro confronto è il modo in cui vieni segnato.
‫Ok, la tua precisione nello scendere dalla collina, ti starai chiedendo, Daniel, perché sono agli International
‫Hill Descending Championships?
‫Bene, lascia che lo scomponga.
‫È qui che entra in gioco il modello decompilato.
‫Passiamo a questa terminologia, perché questo può sembrare molto confuso quando inizi così la
‫perdita, quindi la perdita è l'altezza della collina.
‫Ora, l'obiettivo del nostro modello è ridurre al minimo la perdita, portandola a zero, a. K. un. arrivare in fondo alla
‫collina.
‫Quindi questo significa che il modello sta imparando perfettamente.
‫Una perdita è una misura di quando il modello sta imparando, quindi quando sta attraversando.
‫Il training set e il confronto dell'immagine con un'etichetta.
‫La perdita è una misura della capacità del modello di indovinare, quindi quando sta cercando di fare una
‫previsione durante l'apprendimento, maggiore è la perdita, peggiore è la previsione.
‫Quindi, peggiore è il modello che apprende i modelli, minore è la perdita, migliore è il modello che apprende i
‫modelli.
‫Proprio come te.
‫Se stai scendendo dalla collina, più in alto sei sulla collina ai campionati internazionali di discesa della
‫collina, più sei in alto, peggio stai andando.
‫Quindi il tuo obiettivo è arrivare in fondo alla collina.
‫E ora se torniamo, discutiamo con l'ottimizzatore è nella nostra storia di Hill.
‫Quindi il tuo amico Adam in fondo alla collina, che ti sta dicendo come scendere dalla collina, è l'ottimizzatore.
‫È lui che ti dice come navigare sulla collina, a. K. un. abbassare la funzione persa.
‫Quindi quanto sei in alto sulla collina, perché può vedere cosa sta succedendo.
‫Può vedere i tuoi movimenti.
‫Quindi sta basando le sue istruzioni su ciò che hai fatto finora.
‫E ora il suo nome è Adam.
‫Il nome del tuo amico è Adam.
‫Perché Adam Optimizer.
‫Sì, in realtà si chiama Adam Optimizer è un ottimo ottimizzatore generale, che funziona bene sulla maggior
‫parte dei modelli.
‫Quindi, se diamo un'occhiata a questo, andiamo, Adam Optimizer, Adam, le ultime tendenze
‫nel deep learning, una delicata introduzione all'ottimizzazione di Adam e se andiamo all'ottimizzazione del modello di machine learning.
‫Ce lo dirà.
‫Alcuni altri tipi di algoritmi di ottimizzazione, quindi questo è quello che sta succedendo qui.
‫La funzione persa è quanto sei in alto sulla collina.
‫Stai cercando di minimizzarlo perché sei ai campionati internazionali di kill down?
‫L'ottimizzatore è il tuo amico Adam.
‫In fondo, puoi anche usare un altro ottimizzatore chiamato prop di Adam o discesa del gradiente stocastico.
‫Ma in generale, per cominciare, Adam è abbastanza bravo nella maggior parte dei problemi.
‫Quindi Adam ti sta dicendo come scendere dalla collina perché ricorda, sei bendato.
‫Sei un modello che sta esaminando i dati di allenamento per la prima volta e sta cercando di imparare schemi o
‫sta provando a scendere per la prima volta in fondo alla collina con gli occhi bendati.
‫E poi, infine, le metriche qui.
‫Questo è lo sguardo in fondo alla collina.
‫Questo è il giudice di quanto sia buona la tua prestazione in fondo alla collina, ti dice come
‫stai andando in campionato.
‫Quindi, nel nostro caso, ci fornisce l'accuratezza di quanto bene il nostro modello sta prevedendo l'etichetta dell'immagine corretta chi?
‫Quindi è un bel po' da affrontare, ma queste sono tre parti della maggior parte dei modelli di deep learning, praticamente
‫tutti, avrai una sorta di funzione persa.
‫Quindi, quanto bene, il tuo modello sta supponendo che avrai una funzione ottimizzata.
‫Quindi una funzione che aiuta il tuo modello a migliorare le sue ipotesi e quindi una metrica, che è un modo per valutare
‫tali ipotesi dopo che è stata appresa.
‫Quindi questo è un passaggio che dovremo fare quando costruiamo un modello
‫di deep learning keris, definiamo il modello come una sorta di strati e poi definiamo come il modello imparerà.
‫Quindi tieniti quella piccola storia, se hai domande sulla storia o
‫se vuoi capire quale funzione persa, vuoi usare cerca qualcosa come quale funzione persa dovrei usare?
‫Come scegliere le funzioni perse durante l'addestramento dei modelli di deep learning, beautiful è una grande risorsa.
‫O potrebbe essere.
‫Lascerò una risorsa lì, come puoi scegliere una funzione persa, ma principalmente dipenderà dal problema con cui
‫hai a che fare.
‫Quindi, se stai usando la classificazione binaria, a. K. un. se prevedi se qualcosa
‫è una cosa o un'altra, come immagini di cani o gatti, dovresti cambiare la tua funzione di attivazione.
‫Al sigmoide e quindi la tua funzione di perdita all'entropia incrociata binaria.
‫Quindi cambiamo questo.
‫All'entropia incrociata binaria, ma poiché stiamo facendo multiclasse, lo manteniamo all'entropia incrociata categoriale perché se
‫veniamo qui, attivazione della classificazione multiclasse, perdita softmax, entropia incrociata categoriale.
‫Ora, questo è molto da affrontare.
‫Quindi non preoccuparti se non lo ottieni per cominciare.
‫Ma ricorda tutta la storia.
‫Ricorda quali sono le perdite, ricorda qual è l'ottimizzatore.
‫Solo il tuo amico Adam che ti dice come camminare giù per la collina e le metriche che potresti usare un sacco di
‫metriche diverse qui.
‫Quindi, se andiamo qui alle metriche degli accompagnatori.
‫Questo ti dirà alcune metriche che puoi usare, la precisione è quella predefinita per la classificazione, ma
‫abbiamo un'area sotto la curva.
‫Precisione categorica.
‫Un intero gruppo principale.
‫Richiamo di precisione, quindi un sacco di opzioni diverse, mi assicurerò di collegare anche quelle, ma abbiamo esaminato ciò
‫che fa la compilazione del modello e poi finalmente possiamo finire con questo, perché la costruzione penso che
‫tu posso immaginare cosa sta succedendo qui è solo un altro piccolo modo per dire, ehi, questa è la forma di
‫input che daremo al nostro modello.
‫Quindi stiamo usando un layout di Akira da Tensor Flow Hub.
‫E se torniamo qui, dice che se vogliamo usare questo livello, impostiamo un modello sequenziale e poi costruiamo
‫il modello con la nostra forma di input.
‫Ed è questa forma perché è la dimensione delle immagini su cui la rete mobile V2 è stata addestrata.
‫Tutto bene.
‫Ora basta parlare.
‫Abbiamo analizzato le funzioni della nostra funzione di creazione del modello.
‫Se hai domande, assicurati di lasciarle nella domanda e risposta o nella chat della discoteca.
‫Ma diamo un'occhiata a cosa sta succedendo.
‫Bene, probabilmente in realtà nel prossimo video, fai un breve debriefing su cosa sta succedendo in sintesi.
‫Ma la prossima cosa che vogliamo fare è creare alcuni callback per il nostro modello.
‫Quindi, mentre il nostro modello si sta addestrando, i callback saranno alcune funzioni che implementeranno un piccolo
‫aiuto, cose che il nostro modello può fare mentre sta imparando i modelli nei dati.
‫Allora ci vediamo nel prossimo video.