‫ในวิดีโอที่แล้วเราพัง
‫เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫สิ่งที่เรากำลังทำอยู่ก็คือการส่งแบบจำลองลำดับของ Kerry เท่านั้น
‫อินพุต เค ภาพสุนัขของเราและเน็ตมือถือ v2 เค ก.
‫URL แบบจำลองนี้ที่เราใช้อยู่จะหารูปแบบที่อยู่ภายในนั้น
‫แล้วเราจะไป เฮ้ ไม่ เราไม่ต้องการรูปร่างแบบเดียวกับ mobile v two
‫เราควรแปลงให้มีขนาดรูปร่างเอาต์พุตของเราเอง ซึ่งเป็นจำนวนป้ายกำกับที่เรามีกับจำนวนป้ายกำกับที่ไม่ซ้ำที่เรามี
‫ตอนนี้เรามาพูดถึงสิ่งที่เกิดขึ้นในคอมไพล์ O และต่อไป
‫หากคุณต้องการเจาะลึกเรื่องนี้ เราขอแนะนำให้คุณค้นหาและคิดออกและลองด้วยตัวคุณเอง
‫เราจะเห็นผลลัพธ์ของสิ่งนี้ในภายหลัง
‫ดังนั้นเราจะเห็นโค้ดทำงานอยู่
‫แต่เมื่อใดก็ตามที่คุณค้นหาบางสิ่งและพยายามคิดออก แม้ว่าคุณจะไม่เข้าใจมันในครั้งแรก การพยายามค้นหาสิ่งต่าง
‫ๆ ด้วยตนเองเป็นวิธีหนึ่งในการประสานความรู้ของคุณอย่างแท้จริง
‫ดังนั้นหากมีสิ่งใดที่คุณต้องการค้นหาเพิ่มเติม
‫อย่ากลัวที่จะถามคำถามและอย่ากลัวที่จะค้นหาและตรวจสอบ
‫เกิดอะไรขึ้นเบื้องหลังสำหรับตัวคุณเองในตอนนี้?
‫เกิดอะไรขึ้นกับ Model Compile?
‫นี่เป็นอย่างอื่นที่คุณจะเห็นเมื่อเราสร้างแบบจำลองกับผู้ดูแล ดังนั้นฉันคิดว่ารูปแบบนี้อธิบายได้ดีที่สุดด้วยเรื่องราว
‫สมมติว่าคุณอยู่ที่ International Hill descending Championships
‫ถูกตัอง.
‫คุณเป็นหนึ่งในผู้พิชิตที่ดีที่สุดในโลก
‫และคุณเริ่มยืนอยู่บนยอดเขา และตอนนี้เป้าหมายของคุณคือการไปที่ด้านล่างของเนินเขา
‫แต่สิ่งที่จับได้คือคุณถูกปิดตา
‫และโชคดีที่อดัมเพื่อนของคุณยืนอยู่ที่ด้านล่างของเนินเขาและตะโกนแนะนำวิธีการลงจากเขา
‫และที่ด้านล่างของเนินเขา มีผู้พิพากษากำลังประเมินว่าคุณทำได้ดีเพียงใด
‫พวกเขารู้ว่าคุณต้องลงเอยที่ใด
‫ดังนั้นพวกเขาจึงเปรียบเทียบว่าคุณกำลังทำอะไรกับที่ที่คุณควรจะเป็น
‫และการเปรียบเทียบของพวกเขาคือวิธีที่คุณได้รับคะแนน
‫ตกลง.
‫ความแม่นยำของคุณในการลงเขา
‫คุณอาจสงสัยว่าแดเนียล ทำไมฉันถึงอยู่ที่ International Hill Descending Championships?
‫งั้นเดี๋ยวผมแตกให้นะครับ
‫นี่คือจุดที่คอมไพล์โมเดลเข้ามาเล่น
‫มาเปลี่ยนเป็นคำศัพท์นี้กันเถอะ เพราะมันอาจจะดูสับสนมากเมื่อคุณเริ่มใช้งานในครั้งแรก
‫ดังนั้นการสูญเสียจึงสูญเสียคือความสูงของเนินเขา
‫ตอนนี้ เป้าหมายของโมเดลของเราคือลดการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด ให้ได้ศูนย์ a เค การเดินทางไปที่ด้านล่างของเนินเขา
‫นี่หมายความว่าแบบจำลองกำลังเรียนรู้อย่างสมบูรณ์
‫ความสูญเสียเป็นตัววัดว่าตัวแบบกำลังเรียนรู้เมื่อใด
‫ดังนั้นเมื่อมันผ่านไป
‫ชุดฝึกและเปรียบเทียบภาพกับฉลาก
‫การสูญเสียเป็นตัววัดว่าตัวแบบคาดเดาได้ดีเพียงใด
‫ดังนั้นเมื่อพยายามทำนายในขณะที่กำลังเรียนรู้ ยิ่งสูญเสียมาก การทำนายยิ่งแย่ลง
‫ดังนั้นยิ่งตัวแบบเรียนรู้รูปแบบที่แย่ การสูญเสียยิ่งต่ำ ตัวแบบก็จะยิ่งดีขึ้น
‫รูปแบบการเรียนรู้เช่นเดียวกับคุณ
‫หากคุณกำลังลงเขา แสดงว่าคุณอยู่บนเนินเขาสูง
‫ที่ International Hill Descending Championships ยิ่งคุณอยู่สูงเท่าไหร่ ก็ยิ่งแย่ลงเท่านั้น
‫ดังนั้นเป้าหมายของคุณคือการไปที่ด้านล่างของเนินเขา
‫และตอนนี้ถ้าเรากลับมา เรามาคุยกันว่าเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพคืออะไรในเรื่อง Hill ของเรา
‫ดังนั้นอดัมเพื่อนของคุณที่อยู่ด้านล่างของเนินเขาที่บอกคุณถึงวิธีการลงเขาคือเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ
‫เขาเป็นคนบอกวิธีนำทางบนเนินเขาก. เค ก. ลดฟังก์ชั่นการสูญเสีย
‫คุณอยู่บนเนินเขาสูงแค่ไหน?
‫เพราะเขาสามารถเห็นสิ่งที่เกิดขึ้น
‫เขาสามารถเห็นการเคลื่อนไหวของคุณ
‫ดังนั้นเขาจึงทำตามคำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่คุณได้ทำไปแล้ว
‫และตอนนี้ชื่อของเขาคืออดัม
‫ชื่อเพื่อนของคุณคือ Adam เนื่องจาก Adam Optimizer
‫ใช่ จริงๆ แล้วเรียกว่า Adam Optimizer เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพทั่วไปที่ยอดเยี่ยม ซึ่งทำงานได้ดีกับโมเดลส่วนใหญ่
‫ดังนั้นถ้าเราดูสิ่งนี้เราไป
‫อดัม ออพติไมเซอร์
‫Adam แนวโน้มล่าสุดในการเรียนรู้เชิงลึกทั่วไปและการแนะนำสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของ Adam และถ้าเราไปปรับให้เหมาะสมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
‫มันจะบอกเรา
‫อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพอีกสองสามประเภท
‫นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่
‫ฟังก์ชั่นการสูญเสียคือความสูงที่คุณอยู่บนเนินเขา
‫คุณกำลังพยายามย่อให้เล็กสุดเพราะคุณอยู่ที่ International Hill Descent Championships
‫เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพคืออดัมเพื่อนของคุณที่ด้านล่าง
‫คุณยังสามารถใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอื่นที่เรียกว่า RMBS prop หรือ stochastic gradient descent ได้ แต่โดยทั่วไปแล้ว
‫อดัมนั้นค่อนข้างดีในปัญหาส่วนใหญ่
‫อดัมกำลังบอกคุณว่าจะลงเขายังไง เพราะจำไว้ว่าคุณถูกปิดตา
‫คุณเป็นนางแบบที่กำลังศึกษาข้อมูลการฝึกเป็นครั้งแรกและพยายามเรียนรู้รูปแบบหรือพยายามลงไปที่ก้นหุบเขาเป็นครั้งแรกโดยปิดตา
‫และสุดท้าย ตัวชี้วัดที่นี่
‫นี่คือผู้ชมที่ด้านล่างของเนินเขา
‫นี่คือการตัดสินว่าการแสดงของคุณอยู่ด้านล่างของเนินเขาได้ดีเพียงใด โดยจะบอกคุณว่าคุณจะคว้าแชมป์ได้อย่างไร
‫ในกรณีของเรา มันทำให้เรามีความแม่นยำว่าแบบจำลองของเราคาดการณ์ป้ายกำกับภาพที่ถูกต้องได้ดีเพียงใด
‫ใคร?
‫นั่นเป็นบิตที่ยุติธรรมที่จะผ่าน
‫แต่นี่เป็นสามส่วนของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกส่วนใหญ่
‫โดยพื้นฐานแล้ว ทั้งหมดนั้น คุณจะมีฟังก์ชันการสูญเสียบางอย่าง
‫โมเดลของคุณคาดเดาได้ดีเพียงใดว่าคุณมีฟังก์ชันออปติไมเซอร์
‫ดังนั้น ฟังก์ชันที่ช่วยให้แบบจำลองของคุณปรับปรุงการคาดเดา จากนั้นจึงใช้เมตริกซึ่งเป็นวิธีประเมินการคาดเดาเหล่านั้นหลังจากที่ได้เรียนรู้
‫ดังนั้นนี่คือขั้นตอนที่เราจะต้องดำเนินการ เมื่อเราสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกของผู้ดูแล
‫เรากำหนดโมเดลเป็นเลเยอร์บางประเภท จากนั้นเรากำหนดว่าโมเดลจะเรียนรู้อย่างไร
‫ดังนั้นจงยึดเรื่องเล็ก ๆ นั้นไว้
‫หากคุณมีคำถามเกี่ยวกับเรื่องราวหรืออยากทราบว่าคุณต้องการใช้ฟังก์ชันการสูญเสียใด
‫ให้ค้นหาว่าควรใช้ฟังก์ชันการสูญเสียใด
‫วิธีเลือกฟังก์ชันการสูญเสียเมื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
‫สวยงาม.
‫นี่เป็นทรัพยากรที่ดี
‫หรืออาจจะเป็น
‫ฉันจะทิ้งทรัพยากรไว้ที่นั่น
‫คุณสามารถเลือกฟังก์ชั่นที่หายไปได้อย่างไร
‫แต่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับว่าคุณกำลังเผชิญกับปัญหาอะไร
‫ดังนั้น หากคุณใช้การจำแนกเลขฐานสอง A เค ก. หากคุณกำลังคาดการณ์ว่าบางสิ่งเป็นอย่างใดอย่างหนึ่ง
‫เช่น รูปภาพของแมวหรือสุนัข คุณต้องการเปลี่ยนฟังก์ชันการเปิดใช้งานของคุณ
‫ไปที่ซิกมอยด์แล้วสูญเสียฟังก์ชันไปยังเอนโทรปีไขว้แบบไบนารี
‫ดังนั้นเราจึงเปลี่ยนสิ่งนี้
‫เพื่อไบนารีครอสเอนโทรปี
‫แต่เนื่องจากเราทำแบบหลายคลาส เราเก็บไว้ที่เอนโทรปีไขว้แบบเด็ดขาด เพราะถ้าเรามาที่นี่ การเปิดใช้งานการจำแนกประเภทหลายคลาส
‫การสูญเสียสูงสุดแบบอ่อน เอนโทรปีไขว้แบบเด็ดขาด
‫ตอนนี้มีหลายอย่างที่ต้องดำเนินการ ดังนั้นอย่ากังวลหากคุณไม่ได้เริ่มต้น
‫แต่จำเรื่องราวของฮิลส์
‫จำไว้ว่าการสูญเสียคืออะไร
‫จำไว้ว่าเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพคืออะไร
‫แค่อดัมเพื่อนของคุณบอกคุณถึงวิธีเดินลงเขาและเมทริกซ์
‫คุณสามารถใช้เมตริกต่างๆ ได้ที่นี่
‫ถ้าเราไปที่ Carer's Matrix ที่นี่
‫มันจะบอกคุณว่าตัวชี้วัดบางอย่างที่คุณสามารถใช้ความแม่นยำเป็นค่าเริ่มต้นสำหรับการจัดประเภทได้
‫แต่เรามีพื้นที่ใต้เส้นโค้ง
‫ความถูกต้องตามหมวดหมู่
‫ทั้งพวง เมน
‫การเรียกคืนที่แม่นยำ
‫มีตัวเลือกที่แตกต่างกันมากมาย
‫ฉันจะแน่ใจว่าได้เชื่อมโยงสิ่งเหล่านั้นด้วย แต่เราได้ดำเนินการรวบรวมแบบจำลองแล้ว
‫และสุดท้ายเราก็จบด้วยอันนี้ได้ เพราะการสร้าง ฉันคิดว่าคุณสามารถจินตนาการได้ว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่
‫เป็นอีกวิธีหนึ่งที่จะบอกว่า เฮ้ นี่คือรูปร่างอินพุตที่เราจะใช้กับแบบจำลองของเรา
‫เรากำลังใช้เลเยอร์ของผู้ดูแลจากฮับ TensorFlow
‫และถ้าเรากลับมาที่นี่ มันบอกว่าถ้าเราต้องการใช้เลเยอร์นี้ เราตั้งค่าโมเดลตามลำดับ
‫แล้วสร้างโมเดลด้วยรูปร่างอินพุตของเรา
‫และมันก็เป็นรูปทรงนี้เพราะนั่นคือขนาดของภาพที่โมบายเน็ตวีสองถูกฝึกมา
‫ไม่เป็นไร.
‫เท่านี้ก็เพียงพอแล้วที่คุยกัน
‫เราได้แบ่งย่อยสิ่งที่ฟังก์ชันสร้างแบบจำลองของเราทำ
‫หากคุณมีคำถามใด ๆ โปรดทิ้งไว้ในคำถามและคำตอบหรือใน Discord Chat
‫แต่มาดูกันดีกว่าว่ามีอะไรบ้าง
‫ที่จริงแล้ว อาจเป็นในวิดีโอหน้า แค่สรุปอย่างรวดเร็วว่าเกิดอะไรขึ้นโดยสรุป
‫แต่สิ่งต่อไปที่เราต้องการทำคือสร้างการเรียกกลับสำหรับโมเดลของเรา
‫ดังนั้นในขณะที่โมเดลของเรากำลังฝึก การเรียกกลับจะเป็นฟังก์ชันบางอย่างที่จะนำสิ่งที่เป็นประโยชน์เล็กๆ
‫น้อยๆ ไปใช้ ซึ่งโมเดลของเราสามารถทำได้ในขณะที่เรียนรู้รูปแบบในข้อมูล
‫แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้าครับ