‫Son videoda ayrıldık.
‫Burada neler oluyor?
‫Yaptığımız şey aslında Kerry'nin sıralı modelini geçmek.
‫Bir girdi a. k. bir köpek resmimiz ve ardından mobil ağ v2 a. k. a.
‫Kullandığımız bu model URL, içindeki kalıpları bulacaktır.
‫Ve sonra, Hey, hayır, mobil v 2 ile aynı şekli istemiyoruz.
‫Bunu kendi çıktı şeklimizin boyutuna dönüştürmeyi tercih ederiz, bu da sahip olduğumuz benzersiz etiketlerin miktarıyla sahip
‫olduğumuz etiket miktarıdır.
‫Şimdi derleme O'da neler olup bittiğinden bahsedelim ve bu arada.
‫Bu konuda daha derine inmek istiyorsanız, araştırmanızı ve kendiniz bulup denemenizi tavsiye
‫ederim.
‫Bunun çıktılarını daha sonra göreceğiz.
‫Böylece kodun çalıştığını gerçekten göreceğiz.
‫Ancak ne zaman bir şeye baksanız ve onu anlamaya çalışsanız, ilk seferde anlamasanız bile, kendi kendinize
‫bir şeyler bulmaya çalışmak, bilginizi gerçekten pekiştirmenin bir yoludur.
‫Yani burada aramak ve daha fazlasını bulmak isteyeceğiniz bir şey varsa.
‫Soru sormaktan korkmayın ve araştırıp kontrol etmekten çekinmeyin.
‫Şu anda perde arkasında neler yapıyorsunuz?
‫Model Derleme ile ilgili neler oluyor?
‫Bu, bakıcılarla bir model oluştururken göreceğiniz başka bir şeydir ve bu yüzden bunun en iyi bir hikaye ile
‫açıklanabileceğini düşünüyorum.
‫Diyelim ki Uluslararası Tepe İnişi Şampiyonasındasınız.
‫Bu doğru.
‫Yokuş aşağı inmekte dünyanın en iyilerinden birisin.
‫Bir tepenin zirvesinde durmaya başlıyorsunuz ve şimdi hedefiniz tepenin dibine ulaşmak.
‫Ama sorun şu ki, gözleriniz bağlı.
‫Neyse ki arkadaşınız Adam tepenin dibinde duruyor ve size nasıl ineceğinize dair talimatlar yağdırıyor.
‫Ve tepenin dibinde, ne kadar iyi yaptığınızı değerlendiren bir jüri var.
‫Nereye varmanız gerektiğini biliyorlar.
‫Böylece nasıl olduğunuzu, olmanız gereken yerle karşılaştırırlar.
‫Ve onların karşılaştırması sizin nasıl puan aldığınızdır.
‫Tamam.
‫Tepeden inişteki isabet oranınız.
‫Daniel, neden Uluslararası Tepe İnişi Şampiyonası'nda olduğumu merak ediyor olabilirsin.
‫Pekala, izin verin açıklayayım.
‫Model derlemenin devreye girdiği yer burasıdır.
‫Bunu bu terminolojiye çevirelim, çünkü ilk başladığınızda bu çok kafa karıştırıcı görünebilir.
‫Yani kayıp tepenin yüksekliği kadardır.
‫Şimdi, modelimizin hedefi kaybı en aza indirmek, sıfıra indirmektir, a. k. tepenin dibine varmak.
‫Yani bu, modelin mükemmel bir şekilde öğrendiği anlamına gelir.
‫Kayıp, modelin ne zaman öğrendiğinin bir ölçüsüdür.
‫Yani geçerken.
‫Eğitim seti ve görüntünün bir etiketle karşılaştırılması.
‫Kayıp, modelin ne kadar iyi tahmin yaptığının bir ölçüsüdür.
‫Dolayısıyla, öğrenirken bir tahminde bulunmaya çalıştığında, kayıp ne kadar yüksekse, tahmin de
‫o kadar kötü olur.
‫Yani model kalıpları ne kadar kötü öğreniyorsa, kayıp ne kadar düşükse model o kadar iyidir.
‫Öğrenme kalıpları, tıpkı senin gibi.
‫Eğer tepeden iniyorsanız, tepede ne kadar yüksekteyseniz.
‫Uluslararası Tepe İnişi Şampiyonası'nda ne kadar yükseğe çıkarsanız o kadar kötü durumdasınız demektir.
‫Yani amacınız tepenin dibine ulaşmak.
‫Ve şimdi geri dönersek, Hill hikayemizde optimize edicinin ne olduğunu tartışalım.
‫Yani tepenin dibinde size tepeden nasıl ineceğinizi söyleyen arkadaşınız Adam optimizatördür.
‫Size tepede nasıl gezineceğinizi söyleyen kişi o. k. a. kayıp fonksiyonunu düşürür.
‫Tepede ne kadar yüksektesin?
‫Çünkü neler olduğunu görebiliyor.
‫Hareketlerinizi görebiliyor.
‫Yani talimatlarını şu ana kadar yaptıklarınıza dayandırıyor.
‫Ve şimdi onun adı Adam.
‫Arkadaşınızın adı Adam çünkü Adam Optimizer.
‫Evet, aslında Adam Optimizer, çoğu modelde iyi performans gösteren harika bir Genel Optimize Edici olarak
‫adlandırılıyor.
‫Şuna bir göz atarsak, devam ediyoruz.
‫Adam Optimizer.
‫Adam optimizasyonu için genel ve giriş derin öğrenmedeki son trendler ve eğer makine öğrenmesi
‫modeline gidersek optimize eder.
‫Bize söyleyecek.
‫Birkaç optimizasyon algoritması türü daha.
‫Yani burada olan şey bu.
‫Kayıp fonksiyonu, tepede ne kadar yüksekte olduğunuzdur.
‫Uluslararası Tepe İnişi Şampiyonası'nda olduğunuz için bunu en aza indirmeye çalışıyorsunuz.
‫Optimizer en alttaki arkadaşınız Adam'dır.
‫RMBS prop veya stokastik gradyan inişi adı verilen başka bir optimize edici de kullanabilirsiniz, ancak genellikle başlangıçta
‫Adam çoğu problemde oldukça iyidir.
‫Adam size tepeden nasıl ineceğinizi anlatıyor çünkü unutmayın, gözleriniz bağlı.
‫Eğitim verilerini ilk kez gözden geçiren ve kalıpları öğrenmeye çalışan ya da ilk
‫kez gözü kapalı tepenin dibinden aşağı inmeye çalışan bir modelsiniz.
‫Ve son olarak, buradaki ölçümler.
‫Bu tepenin dibindeki izleyici.
‫Bu, tepenin dibindeki performansınızın ne kadar iyi olduğunun yargıcıdır ve size şampiyonada nasıl
‫gittiğinizi söyler.
‫Yani bizim durumumuzda, modelimizin doğru görüntü etiketini ne kadar iyi tahmin ettiğinin doğruluğunu veriyor.
‫Kimi?
‫Yani bu, üzerinden geçilmesi gereken oldukça fazla bir şey.
‫Ancak bunlar çoğu derin öğrenme modelinin üç parçasıdır.
‫Temel olarak, hepsinde bir tür kayıp fonksiyonuna sahip olacaksınız.
‫Yani modelinizin ne kadar iyi olduğunu tahmin etmek için bir optimize edici fonksiyonunuz olacak.
‫Yani modelinizin tahminlerini geliştirmesine yardımcı olan bir fonksiyon ve öğrendikten sonra bu tahminleri değerlendirmenin
‫bir yolu olan bir metrik.
‫Dolayısıyla bu, herhangi bir bakıcı, derin öğrenme modeli oluştururken atmamız gereken bir adımdır.
‫Modeli bir tür katman olarak tanımlarız ve ardından modelin nasıl öğreneceğini tanımlarız.
‫O yüzden bu küçük hikayeye tutun.
‫Hikaye hakkında herhangi bir sorunuz varsa veya hangi kayıp fonksiyonunu kullanmak
‫istediğinizi anlamak istiyorsanız, hangi kayıp fonksiyonunu kullanmalıyım gibi bir arama yapın.
‫Derin öğrenme modellerini eğitirken kayıp fonksiyonları nasıl seçilir?
‫Çok güzel.
‫Bu harika bir kaynak.
‫Ya da öyle olabilir.
‫Oraya bir kaynak bırakacağım.
‫Kayıp bir işlevi nasıl seçebilirsiniz?
‫Ancak çoğunlukla hangi sorunla uğraştığınıza bağlı olacaktır.
‫Yani ikili sınıflandırma A kullanıyorsanız. K. A, kedi veya köpek görüntüleri gibi bir şeyin
‫bir şey mi yoksa başka bir şey mi olduğunu tahmin ediyorsanız, aktivasyon fonksiyonunuzu değiştirmek istersiniz.
‫Sigmoid'e ve ardından kayıp fonksiyonunuzu ikili çapraz entropiye dönüştürün.
‫Bu yüzden bunu değiştiriyoruz.
‫İkili çapraz entropi için.
‫Ancak çoklu sınıf yaptığımız için kategorik çapraz entropide tutuyoruz çünkü buraya gelirsek çoklu sınıf
‫sınıflandırma aktivasyonu, yumuşak maksimum kayıp, kategorik çapraz entropi.
‫Şimdi bu üstesinden gelinmesi gereken çok şey var, bu yüzden başlangıçta anlamazsanız endişelenmeyin.
‫Ama Hills hikayesini hatırlayın.
‫Kaybın ne olduğunu unutmayın.
‫Optimize edicinin ne olduğunu hatırlayın.
‫Sadece arkadaşınız Adam size tepeden aşağı nasıl yürüyeceğinizi ve matrisi anlatıyor.
‫Burada bir dizi farklı ölçüt kullanabilirsiniz.
‫Eğer buraya, Bakıcı Matrisi'ne gidersek.
‫Size sınıflandırma için varsayılan olarak doğruluğu kullanabileceğiniz bazı ölçütler söyleyecektir,
‫ancak eğri altında alanımız var.
‫Kategorik doğruluk.
‫Bir sürü, Maine.
‫Hassas geri çağırma.
‫Yani bir sürü farklı seçenek.
‫Bunları da bağladığımdan emin olacağım, ancak modeli derlemenin ne yaptığını gözden geçirdik.
‫Ve son olarak bununla bitirebiliriz çünkü inşa etmek, sanırım burada neler olduğunu
‫hayal edebilirsiniz, hey, bu modelimize alacağımız girdi şekli demenin başka bir küçük yoludur.
‫Bu yüzden TensorFlow hub'ından bir bakıcı katmanı kullanıyoruz.
‫Ve buraya geri dönersek, bu katmanı kullanmak istiyorsak, sıralı bir model kuracağımızı ve ardından modeli
‫girdi şeklimizle oluşturacağımızı söylüyor.
‫Ve bu şekildedir çünkü mobil ağ V 2'nin üzerinde eğitildiği görüntülerin boyutu budur.
‫Tamam.
‫Bu kadar konuşma yeter.
‫Model oluşturma işlevimizin ne yaptığını açıkladık.
‫Herhangi bir sorunuz varsa, soru ve cevap bölümünde veya Discord Sohbetinde bıraktığınızdan emin olun.
‫Ama neler olup bittiğine bir göz atalım.
‫Muhtemelen bir sonraki videoda neler olup bittiğini hızlıca özetleyeceğiz.
‫Ancak yapmak istediğimiz bir sonraki şey, modelimiz için bazı geri aramalar oluşturmaktır.
‫Modelimiz eğitim alırken, geri aramalar, modelimizin verilerdeki kalıpları öğrenirken
‫yapabileceği birkaç küçük yardımcı şeyi uygulayacak bazı işlevler olacaktır.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.