‫El último video que analizamos, ¿qué está pasando aquí?
‫Lo que estamos haciendo es básicamente pasar el modelo secuencial de Kerry.
‫E ingrese una imagen kl de un perro y luego una red móvil V2, a. k. una. este modelo que eres, todo lo que
‫estamos usando es encontrar los patrones dentro de él y luego vamos, oye, no, no queremos la misma forma que la red
‫móvil Vito.
‫Preferimos convertirlo al tamaño de nuestra propia forma de salida, que es la cantidad de etiquetas que tenemos con la cantidad
‫de etiquetas únicas que tenemos.
‫Así que ahora hablemos de lo que sucede en la compilación.
‫Ah, y por cierto.
‫Si quieres profundizar en algo de esto, te animo a que lo busques, lo averigües y lo pruebes
‫tú mismo.
‫Veremos los resultados de esto más adelante.
‫Así que vamos a ver el código ejecutándose.
‫Pero cada vez que buscas algo y tratas de resolverlo, incluso si no lo entiendes, la primera vez
‫que intentas resolver las cosas por ti mismo es una forma de cimentar realmente tus conocimientos.
‫Entonces, si hay algo aquí, desea buscar y encontrar más.
‫No tenga miedo de hacer una pregunta y no tenga miedo de buscarla y comprobarla.
‫¿Qué está pasando detrás de escena para ti ahora?
‫¿Qué está pasando con el modelo descompilado?
‫Esto es algo más que verá cuando construyamos un modelo con cuidadores.
‫Y creo que este se explica mejor con una historia.
‫Digamos que estás en el Campeonato Internacional de Descenso de Colinas, así es, eres uno de
‫los mejores del mundo en bajadas.
‫Y comienzas a pararte en la cima de una colina y ahora tu objetivo es llegar al pie de la colina.
‫Pero el problema es que tienes los ojos vendados.
‫Y afortunadamente, tu amigo Adam está parado al pie de la colina gritándote instrucciones sobre cómo
‫bajar.
‫Y al pie de la colina, hay un juez que evalúa qué tan bien lo estás haciendo.
‫Saben dónde debe terminar para poder emparejar cómo lo está haciendo con el lugar donde se supone que debe estar.
‫Y su comparación es cómo te puntúan.
‫Bien, tu precisión al bajar la colina, quizás te preguntes, Daniel, ¿por qué estoy en el Campeonato Internacional
‫de Descenso de Colinas?
‫Bueno, déjame desglosarlo.
‫Aquí es donde entra en juego el modelo descompilado.
‫Cambiemos a esta terminología, porque esto puede parecer muy confuso cuando empiezas por primera vez, así que la pérdida,
‫por lo que la pérdida es la altura de la colina.
‫Ahora, el objetivo de nuestro modelo es minimizar la pérdida, llevándola a cero, a. k. una. llegar al pie de la
‫colina.
‫Entonces esto significa que el modelo está aprendiendo perfectamente.
‫Una pérdida es una medida de cuándo el modelo está aprendiendo, es decir, cuándo está pasando.
‫El conjunto de entrenamiento y la comparación de la imagen con una etiqueta.
‫La pérdida es una medida de qué tan bien adivina el modelo, por lo que cuando intenta hacer una
‫predicción mientras aprende, cuanto mayor es la pérdida, peor es la predicción.
‫Por lo tanto, cuanto peor es el modelo de patrones de aprendizaje, cuanto menor es la pérdida, mejor es el modelo de patrones de
‫aprendizaje.
‫Igual que tú.
‫Si está bajando la colina, cuanto más alto esté en la colina en los campeonatos descendentes de
‫International Hill, cuanto más alto esté, peor le irá.
‫Entonces tu objetivo es llegar al pie de la colina.
‫Y ahora, si volvemos, hablemos con el optimizador que está en nuestra historia de Hill.
‫Entonces, tu amigo Adam al pie de la colina, quien te dice cómo bajar la colina, es el optimizador.
‫Él es el que te dice cómo navegar por la colina, a. k. una. bajar la función perdida.
‫Entonces, qué tan alto estás en la colina, porque él puede ver lo que está pasando.
‫Puede ver tus movimientos.
‫Así que basa sus instrucciones en lo que ha hecho hasta ahora.
‫Y ahora su nombre es Adam.
‫El nombre de tu amigo es Adam.
‫Porque Adam Optimizer.
‫Sí, en realidad se llama Adam Optimizer. Es un gran optimizador general, que funciona bien en la mayoría
‫de los modelos.
‫Entonces, si echamos un vistazo a esto, vamos, Adam Optimizer, Adam, las últimas tendencias en
‫aprendizaje profundo, una suave introducción a la optimización de Adam y, si vamos, optimiza el modelo de aprendizaje automático.
‫Nos lo dirá.
‫Algunos tipos más de algoritmos de optimización, así que esto es lo que está sucediendo aquí.
‫La función perdida es qué tan alto estás en la colina.
‫¿Estás tratando de minimizar eso porque estás en los campeonatos internacionales de descenso de asesinatos?
‫El optimizador es tu amigo Adam.
‫En la parte inferior, también puede usar otro optimizador llamado apoyo de Adam o descenso de gradiente estocástico.
‫Pero en general, para empezar, Adam es bastante bueno en la mayoría de los problemas.
‫Así que Adam te está diciendo cómo bajar la colina porque recuerda, tienes los ojos vendados.
‫Eres un modelo que está revisando los datos de entrenamiento por primera vez y tratando de aprender patrones o tratando
‫de bajar la parte inferior de la colina por primera vez con los ojos vendados.
‫Y luego, finalmente, las métricas aquí.
‫Esta es la mirada al pie de la colina.
‫Este es el juez de qué tan bien está tu desempeño en la parte inferior de la colina, y te dice cómo
‫te va en el campeonato.
‫Entonces, en nuestro caso, nos da la precisión de qué tan bien nuestro modelo predice la etiqueta de imagen correcta, ¿quién?
‫Así que es bastante por recorrer, pero estas son tres partes de la mayoría de los modelos de aprendizaje profundo, básicamente todas,
‫vas a tener algún tipo de función perdida.
‫Entonces, ¿qué tan bien, su modelo está adivinando que tendrá una función optimizada?
‫Entonces, una función que ayuda a su modelo a mejorar sus conjeturas y luego una métrica, que es una forma de evaluar
‫esas conjeturas después de que se aprende.
‫Entonces, este es un paso que tendremos que dar cuando construyamos cualquier modelo de
‫aprendizaje profundo de keris, definimos el modelo como una especie de capas y luego definimos cómo va a aprender el modelo.
‫Así que, aférrate a esa pequeña historia, si tienes alguna pregunta sobre la
‫historia o si quieres averiguar qué función perdida, ¿quieres usar la función de búsqueda? ¿Qué función perdida debo usar?
‫Cómo elegir funciones perdidas al entrenar modelos de aprendizaje profundo, hermoso es un gran recurso.
‫O podría serlo.
‫Dejaré un recurso allí, cómo puede elegir una función perdida, pero principalmente dependerá del problema con
‫el que esté lidiando.
‫Entonces, si está utilizando la clasificación binaria, a. k. una. si está prediciendo si
‫algo es una cosa u otra, como imágenes de gatos o perros, querrá cambiar su función de activación.
‫A sigmoide y luego su función de pérdida a la entropía cruzada binaria.
‫Entonces cambiamos esto.
‫A la entropía cruzada binaria, pero debido a que estamos haciendo multiclase, lo mantenemos en entropía cruzada
‫categórica porque si venimos aquí, activación de clasificación multiclase, pérdida softmax, entropía cruzada categórica.
‫Ahora, esto es mucho para asumir.
‫Así que no te preocupes si no lo consigues para empezar.
‫Pero recuerda toda la historia.
‫Recuerde cuáles son las pérdidas, recuerde qué es el optimizador.
‫Solo tu amigo Adam te dice cómo caminar cuesta abajo y las métricas, podrías usar un montón de
‫métricas diferentes aquí.
‫Entonces, si vamos aquí a las métricas de los cuidadores.
‫Esto le dirá algunas métricas que puede usar, la precisión es la predeterminada para la clasificación, pero tenemos
‫un área debajo de la curva.
‫Precisión categórica.
‫Un montón principal.
‫Recordatorio de precisión, así que un montón de opciones diferentes, me aseguraré de vincularlas también, pero hemos revisado lo
‫que hace la compilación del modelo y finalmente podemos terminar con esta, porque la construcción creo que tú
‫Puedo imaginar lo que está sucediendo aquí es solo otra pequeña forma de decir, oye, esta es la forma de entrada
‫que vamos a tomar para nuestro modelo.
‫Entonces estamos usando un diseño de Akira de Tensor Flow Hub.
‫Y si volvemos a aquí, dice que si queremos usar esta capa, configuramos un modelo secuencial y luego
‫construimos el modelo con nuestra forma de entrada.
‫Y es esta forma porque ese es el tamaño de las imágenes en las que se entrenó la red móvil V2.
‫Está bien.
‫Ahora ya es suficiente hablar.
‫Hemos desglosado lo que hace nuestra función de creación de modelo.
‫Si tiene alguna pregunta, asegúrese de dejarla en la pregunta y respuesta o en el chat de la discoteca.
‫Pero echemos un vistazo a lo que está pasando.
‫Bueno, probablemente en el siguiente video, solo resumir rápidamente lo que está sucediendo.
‫Pero lo siguiente que queremos hacer es crear algunas devoluciones de llamada para nuestro modelo.
‫Entonces, mientras nuestro modelo se está entrenando, las devoluciones de llamada serán algunas funciones que implementarán un
‫poco de ayuda, cosas que nuestro modelo puede hacer mientras aprende patrones en los datos.
‫Así que te veré en el próximo video.