‫O último vídeo que quebramos, o que está acontecendo aqui?
‫O que estamos fazendo é essencialmente apenas passar o modelo sequencial de Kerry.
‫E insira a imagem akl de um cachorro e, em seguida, a rede móvel V2, a. k. uma. esse modelo que você é, tudo o
‫que estamos usando vai encontrar os padrões dentro dele e então vamos, ei, não, não queremos o mesmo formato da rede
‫móvel Vito.
‫Preferimos convertê-lo para o tamanho de nossa própria forma de saída, que é a quantidade de rótulos que temos com a quantidade
‫de rótulos exclusivos que temos.
‫Portanto, agora vamos falar sobre o que está acontecendo na compilação.
‫Ah, e falando nisso.
‫Se você quiser se aprofundar em alguma dessas coisas, eu o encorajo a pesquisar, descobrir e experimentar por
‫si mesmo.
‫Veremos os resultados disso mais tarde.
‫Então, vamos realmente ver o código em execução.
‫Mas sempre que você procura algo e tenta descobrir, mesmo que não entenda, a primeira vez
‫que tentar descobrir por si mesmo é uma forma de realmente consolidar seu conhecimento.
‫Portanto, se houver alguma coisa aqui, você deseja pesquisar e encontrar mais.
‫Não tenha medo de fazer uma pergunta e não tenha medo de pesquisar e verificar.
‫O que está acontecendo nos bastidores agora?
‫O que está acontecendo com o modelo descompilado?
‫Isso é outra coisa que você verá quando estivermos construindo um modelo com cuidadores.
‫E então eu acho que este é melhor explicado com uma história.
‫Digamos que você esteja no International Hill Descending Championships, isso mesmo, você é um dos
‫melhores do mundo em descidas.
‫E você começa no topo de uma colina e agora seu objetivo é chegar ao pé da colina.
‫Mas o problema é que você está com os olhos vendados.
‫E, felizmente, seu amigo Adam está parado na base da colina gritando instruções sobre como
‫descer.
‫E na base do morro, há um juiz avaliando como você está indo.
‫Eles sabem onde você precisa ir para que possam combinar como você está e onde deveria estar.
‫E a comparação deles é como você recebe a pontuação.
‫Ok, sua precisão em descer a colina, você deve estar se perguntando, Daniel, por que estou no Campeonato Internacional
‫de Descida de Colinas?
‫Bem, deixe-me decifrar.
‫É aqui que entra em jogo o modelo descompilado.
‫Vamos entrar nessa terminologia, porque isso pode parecer muito confuso quando você começa a perder,
‫então a perda é a altura da colina.
‫Agora, o objetivo do nosso modelo é minimizar a perda, chegando a zero, a. k. uma. chegando ao sopé da
‫colina.
‫Isso significa que o modelo está aprendendo perfeitamente.
‫Uma perda é uma medida de quando o modelo está aprendendo, então, quando está passando.
‫O conjunto de treinamento e comparação da imagem a um rótulo.
‫A perda é uma medida de quão bem o modelo está adivinhando, então, quando ele tenta fazer uma
‫previsão durante o aprendizado, quanto maior a perda, pior é a previsão.
‫Portanto, quanto pior o modelo está aprendendo padrões, quanto menor a perda, melhor o modelo está aprendendo
‫padrões.
‫Assim como você.
‫Se você está descendo a colina, quanto mais alto você está nos campeonatos internacionais de descida de colina,
‫quanto mais alto você está, pior está sua situação.
‫Portanto, seu objetivo é chegar ao sopé da colina.
‫E agora, se voltarmos, vamos discutir com o otimizador em nossa história de Hill.
‫Portanto, seu amigo Adam na base da colina, que está lhe dizendo como descer a colina, é o otimizador.
‫É ele quem está lhe dizendo como navegar na Colina, a. k. uma. abaixe a função perdida.
‫Então, quão alto você está na Colina, porque ele pode ver o que está acontecendo.
‫Ele pode ver seus movimentos.
‫Portanto, ele está baseando suas instruções no que você fez até agora.
‫E agora seu nome é Adam.
‫O nome do seu amigo é Adam.
‫Porque o Adam Optimizer.
‫Sim, na verdade é chamado de Adam Optimizer é um ótimo otimizador geral, que tem um bom desempenho na
‫maioria dos modelos.
‫Então, se dermos uma olhada nisso, vamos, Adam Optimizer, Adam, as últimas tendências
‫em aprendizado profundo, introdução suave à otimização Adam e se formos, o modelo de aprendizado de máquina otimiza.
‫Isso vai nos dizer.
‫Mais alguns tipos de algoritmos de otimização, então é isso que está acontecendo aqui.
‫A função perdida é o quão alto você está na colina.
‫Você está tentando minimizar isso porque está no campeonato internacional de kill descent?
‫O otimizador é seu amigo Adam.
‫Na parte inferior, você também pode usar outro otimizador chamado prop de Adam ou descida gradiente estocástica.
‫Mas geralmente, para começar, Adam é muito bom na maioria dos problemas.
‫Então Adam está dizendo a você como descer a colina porque lembre-se, você está com os olhos vendados.
‫Você é uma modelo que está analisando os dados de treinamento pela primeira vez e tentando aprender padrões
‫ou tentando descer a ladeira da colina pela primeira vez com os olhos vendados.
‫E, finalmente, as métricas aqui.
‫Esta é a vista da base da colina.
‫Este é o juiz de como está seu desempenho na base da colina, dizendo como você
‫está indo no campeonato.
‫Portanto, em nosso caso, está nos dando a precisão de quão bem nosso modelo está prevendo o rótulo de imagem correto. Quem?
‫Então, isso é um pouco para percorrer, mas essas são três partes da maioria dos modelos de aprendizado profundo, basicamente todos
‫eles, você terá algum tipo de função perdida.
‫Então, quão bem, seu modelo está supondo que você terá uma função otimizada.
‫Portanto, uma função que ajuda seu modelo a melhorar suas estimativas e, em seguida, uma métrica, que é uma forma de
‫avaliar essas estimativas depois de aprendidas.
‫Portanto, esta é uma etapa que teremos que realizar ao construir qualquer modelo
‫de aprendizado profundo Keris, definimos o modelo como algum tipo de camadas e, em seguida, definimos como o modelo aprenderá.
‫Portanto, segure essa pequena história, se você tiver alguma dúvida sobre a
‫história ou se quiser descobrir qual função perdida, deseja pesquisar algo como qual função perdida devo usar?
‫Como escolher funções perdidas ao treinar modelos de aprendizado profundo, bonito é um ótimo recurso.
‫Ou pode ser.
‫Vou deixar um recurso lá, como você pode escolher uma função perdida, mas principalmente vai depender do problema com
‫o qual você está lidando.
‫Portanto, se você estiver usando a classificação binária, a. k. uma. se estiver prevendo se
‫algo é uma coisa ou outra, como imagens de gatos ou cachorros, convém alterar sua função de ativação.
‫Para sigmóide e então sua função de perda para entropia cruzada binária.
‫Então, nós mudamos isso.
‫Para entropia cruzada binária, mas porque estamos fazendo multiclasse, nós a mantemos na entropia cruzada categórica porque
‫se viermos aqui, ativação de classificação multiclasse, perda de softmax, entropia cruzada categórica.
‫Agora, isso é muito para assumir.
‫Portanto, não se preocupe se não entender.
‫Mas lembre-se de toda a história.
‫Lembre-se de quais são as perdas, lembre-se de qual é o otimizador.
‫Apenas seu amigo Adam lhe dizendo como descer a colina e as métricas, você pode usar um monte de
‫métricas diferentes aqui.
‫Portanto, se formos aqui para as métricas dos cuidadores.
‫Isso vai lhe dizer algumas métricas que você pode usar, a precisão é o padrão para classificação, mas
‫temos uma área sob a curva.
‫Precisão categórica.
‫Um grupo inteiro principal.
‫Rechamada de precisão, um monte de opções diferentes, com certeza vou vinculá-los também, mas já passamos pelo que
‫compilar o modelo faz e, finalmente, podemos terminar com este, porque a construção, acho que você Posso
‫imaginar o que está acontecendo aqui é apenas outra maneira de dizer, ei, esta é a forma de entrada
‫que vamos ter em nosso modelo.
‫Portanto, estamos usando um layout de Akira do Tensor Flow Hub.
‫E se voltarmos a aqui, diz que se quisermos usar essa camada, configuramos um modelo sequencial e então
‫construímos o modelo com nossa forma de entrada.
‫E é esta forma porque esse é o tamanho das imagens em que a rede móvel V2 foi treinada.
‫Tudo bem.
‫Agora já basta falar.
‫Dividimos o que nossa função criar modelo faz.
‫Se tiver alguma dúvida, deixe-a na pergunta e resposta ou no chat disco.
‫Mas vamos dar uma olhada no que está acontecendo.
‫Bem, provavelmente no próximo vídeo, apenas faça um resumo rápido do que está acontecendo.
‫Mas a próxima coisa que queremos fazer é criar alguns callbacks para nosso modelo.
‫Portanto, enquanto nosso modelo está em treinamento, os retornos de chamada serão algumas funções que irão implementar um
‫pouco de ajuda, coisas que nosso modelo pode fazer enquanto está aprendendo padrões nos dados.
‫Então, vejo vocês no próximo vídeo.