‫Trong video cuối cùng, chúng tôi đã phá vỡ.
‫Những gì đang xảy ra ở đây?
‫Những gì chúng tôi đang làm về cơ bản chỉ là vượt qua mô hình tuần tự của Kerry.
‫Một đầu vào a. k. a hình ảnh của chúng ta về một con chó và sau đó là mạng di động v2 a. k. một.
‫URL mô hình mà chúng tôi đang sử dụng này sẽ tìm thấy các mô hình bên trong nó.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ, Này, không, chúng tôi không muốn hình dạng giống như điện thoại di động v hai.
‫Chúng tôi muốn chuyển đổi nó thành kích thước của hình dạng đầu ra của riêng chúng tôi, đó là số lượng nhãn mà chúng tôi có với số lượng
‫nhãn duy nhất mà chúng tôi có.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy nói về những gì đang xảy ra trong biên dịch O và nhân tiện.
‫Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về bất kỳ điều gì trong số này, tôi khuyến khích bạn nên tìm kiếm nó và tìm ra nó và
‫tự mình thử.
‫Chúng ta sẽ xem kết quả của việc này sau.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ thực sự thấy mã đang chạy.
‫Nhưng bất cứ khi nào bạn tra cứu điều gì đó và cố gắng tìm ra nó, ngay cả khi bạn không hiểu nó lần đầu
‫tiên, cố gắng tìm ra mọi thứ cho chính mình là một cách để thực sự củng cố kiến thức của bạn.
‫Vì vậy, nếu có bất cứ điều gì ở đây bạn muốn tra cứu và tìm thêm.
‫Đừng ngại đặt câu hỏi và đừng ngại tra cứu và kiểm tra.
‫Điều gì đang xảy ra ở hậu trường cho chính bạn bây giờ?
‫Điều gì đang xảy ra với Biên dịch mô hình?
‫Đây là một cái gì đó khác mà bạn sẽ thấy khi chúng tôi xây dựng một mô hình với những người chăm sóc và vì vậy tôi nghĩ rằng mô
‫hình này được giải thích tốt nhất bằng một câu chuyện.
‫Giả sử bạn đang ở giải vô địch quốc tế đi xuống.
‫Đúng rồi.
‫Bạn là một trong những người giỏi nhất thế giới khi đi xuống đồi.
‫Và bạn bắt đầu đứng trên đỉnh đồi, và bây giờ mục tiêu của bạn là xuống chân đồi.
‫Nhưng điều bắt buộc là bạn đang bị bịt mắt.
‫Và may mắn thay, người bạn của bạn là Adam đang đứng dưới chân đồi hét lên hướng dẫn bạn
‫cách xuống.
‫Và ở dưới chân đồi, có một thẩm phán đánh giá bạn đang làm tốt như thế nào.
‫Họ biết bạn cần phải kết thúc ở đâu.
‫Vì vậy, họ so sánh cách bạn đang làm với nơi bạn được cho là.
‫Và so sánh của họ là cách bạn được cho điểm.
‫Được chứ.
‫Độ chính xác của bạn khi xuống đồi.
‫Bạn có thể tự hỏi, Daniel, tại sao tôi lại có mặt tại Giải vô địch quốc tế đổ bộ xuống đồi?
‫Thôi, để tôi chia nhỏ.
‫Đây là lúc mà trình biên dịch mô hình phát huy tác dụng.
‫Hãy chuyển nó thành thuật ngữ này, bởi vì điều này có vẻ rất khó hiểu khi bạn mới bắt đầu.
‫Vì vậy, sự mất mát nên sự mất mát là độ cao của ngọn đồi.
‫Bây giờ, mục tiêu của mô hình của chúng tôi là giảm thiểu tổn thất, đưa nó về 0, a. k. đi đến chân đồi.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là mô hình đang học hoàn hảo.
‫Mất mát là thước đo thời gian mô hình đang học hỏi.
‫Vì vậy, khi nó đi qua.
‫Tập huấn luyện và so sánh hình ảnh với nhãn.
‫Sự mất mát là thước đo mức độ phỏng đoán của mô hình.
‫Vì vậy, khi nó đang cố gắng đưa ra một dự đoán trong khi nó đang học, thì mức lỗ càng cao,
‫dự đoán càng tệ.
‫Vì vậy, mô hình học tập các mẫu càng tồi, tổn thất càng thấp, thì mô hình đó càng tốt.
‫Học các mẫu, giống như bạn.
‫Nếu bạn đang xuống đồi, bạn đang ở trên đồi càng cao.
‫Tại International Hill Descending Championships, bạn càng ở vị trí cao, thì bạn càng làm tệ hơn.
‫Vì vậy, mục tiêu của bạn là đi đến chân đồi.
‫Và bây giờ nếu chúng ta quay lại, hãy thảo luận về trình tối ưu hóa trong câu chuyện Hill của chúng ta.
‫Vì vậy, người bạn Adam của bạn ở dưới cùng của ngọn đồi, người đang chỉ cho bạn cách xuống đồi chính là người tối ưu hóa.
‫Anh ấy là người cho bạn biết cách điều hướng ngọn đồi, a. k. một. hạ thấp hàm mất mát.
‫Vậy bạn ở trên đồi cao bao nhiêu?
‫Bởi vì anh ấy có thể nhìn thấy những gì đang xảy ra.
‫Anh ấy có thể nhìn thấy chuyển động của bạn.
‫Vì vậy, anh ấy đang căn cứ vào hướng dẫn của mình về những gì bạn đã làm cho đến nay.
‫Và bây giờ tên của anh ấy là Adam.
‫Tên bạn của bạn là Adam bởi vì Adam Optimizer.
‫Có, nó thực sự được gọi là Adam Optimizer là một Trình tối ưu hóa chung tuyệt vời, hoạt động tốt trên hầu
‫hết các mô hình.
‫Vì vậy, nếu chúng ta có một cái nhìn về điều này, chúng ta đi.
‫Trình tối ưu hóa Adam.
‫Adam Các xu hướng mới nhất về học sâu nói chung và giới thiệu về tối ưu hóa Adam và nếu chúng
‫ta đi mô hình học máy sẽ tối ưu hóa.
‫Nó sẽ cho chúng ta biết.
‫Thêm một số loại thuật toán tối ưu hóa.
‫Vì vậy, đây là những gì đang xảy ra ở đây.
‫Hàm mất mát là mức độ cao của bạn trên Hill.
‫Bạn đang cố gắng giảm thiểu điều đó vì bạn đang ở Giải vô địch quốc tế về người đi xuống đồi.
‫Trình tối ưu hóa là người bạn của bạn Adam ở dưới cùng.
‫Bạn cũng có thể sử dụng một trình tối ưu hóa khác có tên là RMBS prop hoặc stochastic gradient descent, nhưng nói chung để bắt
‫đầu, Adam khá tốt trong hầu hết các vấn đề.
‫Vì vậy, Adam nói với bạn cách xuống đồi bởi vì hãy nhớ rằng, bạn đang bị bịt mắt.
‫Bạn là một người mẫu đang xem qua dữ liệu đào tạo lần đầu tiên và cố gắng tìm hiểu
‫các mẫu hoặc cố gắng đi xuống dưới chân đồi lần đầu tiên bị bịt mắt.
‫Và cuối cùng, các chỉ số ở đây.
‫Đây là người xem ở dưới cùng của ngọn đồi.
‫Đây là người đánh giá hiệu suất của bạn ở cuối đồi tốt như thế nào, cho bạn biết bạn đang tiến tới
‫chức vô địch như thế nào.
‫Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, nó cung cấp cho chúng tôi độ chính xác về mức độ chính xác của mô hình của chúng tôi khi dự đoán nhãn hình ảnh chính xác.
‫Ai?
‫Vì vậy, đó là một chút công bằng để trải qua.
‫Nhưng đây là ba phần của hầu hết các mô hình học sâu.
‫Về cơ bản, tất cả chúng bạn sẽ có một số loại chức năng mất mát.
‫Vì vậy, mô hình của bạn đang đoán bạn sẽ có một chức năng tối ưu hóa tốt như thế nào.
‫Vì vậy, một chức năng giúp mô hình của bạn cải thiện các phỏng đoán của nó và sau đó là một chỉ số, đây là một cách để đánh
‫giá những phỏng đoán đó sau khi nó được học.
‫Vì vậy, đây là một bước mà chúng tôi sẽ phải thực hiện khi chúng tôi xây dựng bất kỳ mô hình học sâu dành cho người chăm sóc
‫nào.
‫Chúng tôi định nghĩa mô hình như một số loại lớp, và sau đó chúng tôi xác định cách mô hình sẽ học.
‫Vì vậy, hãy giữ lấy câu chuyện nhỏ đó.
‫Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về câu chuyện hoặc nếu bạn muốn biết
‫mình muốn sử dụng hàm mất nào, hãy tìm kiếm thông tin đại loại như tôi nên sử dụng hàm mất nào?
‫Cách chọn các hàm mất khi đào tạo mô hình học sâu.
‫Xinh đẹp.
‫Đây là nguồn tài nguyên tuyệt vời.
‫Hoặc nó có thể là.
‫Tôi sẽ để lại một tài nguyên ở đó.
‫Làm thế nào bạn có thể chọn một chức năng bị mất.
‫Nhưng chủ yếu là nó sẽ phụ thuộc vào vấn đề bạn đang giải quyết.
‫Vì vậy, nếu bạn đang sử dụng phân loại nhị phân A. K A, nếu bạn đang dự đoán xem điều
‫gì đó là thứ này hay thứ khác, chẳng hạn như hình ảnh của mèo hoặc chó, bạn sẽ muốn thay đổi chức năng kích hoạt của mình.
‫Đối với Sigmoid và sau đó hàm mất mát của bạn thành entropy chéo nhị phân.
‫Vì vậy, chúng tôi thay đổi điều này.
‫Tới entropy chéo nhị phân.
‫Nhưng bởi vì chúng tôi đang làm đa lớp, chúng tôi giữ nó ở entropy chéo phân loại bởi vì nếu chúng
‫tôi đến đây kích hoạt phân loại đa lớp, tổn thất tối đa mềm, entropy chéo phân loại.
‫Bây giờ điều này có rất nhiều thứ để thực hiện, vì vậy đừng lo lắng nếu bạn không bắt đầu.
‫Nhưng hãy nhớ câu chuyện Hills.
‫Hãy nhớ những gì được mất.
‫Hãy nhớ trình tối ưu hóa là gì.
‫Chỉ cần bạn của bạn là Adam nói cho bạn cách đi bộ xuống đồi và ma trận.
‫Bạn có thể sử dụng nhiều số liệu khác nhau ở đây.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đến đây để Carer's Matrix.
‫Nó sẽ cho bạn biết một số số liệu mà bạn có thể sử dụng độ chính xác làm số liệu mặc định để phân loại, nhưng
‫chúng tôi có một số khu vực dưới đường cong.
‫Độ chính xác phân loại.
‫Cả một đám, Maine.
‫Thu hồi chính xác.
‫Vì vậy, một loạt các tùy chọn khác nhau.
‫Tôi chắc chắn cũng sẽ liên kết những thứ đó, nhưng chúng ta đã xem qua những gì mà việc biên dịch mô hình thực hiện.
‫Và cuối cùng chúng ta có thể kết thúc với cái này bởi vì việc xây dựng, tôi nghĩ bạn có thể tưởng tượng
‫những gì đang xảy ra ở đây chỉ là một cách nói nhỏ khác, đây là hình dạng đầu vào mà chúng ta sẽ đưa vào mô hình của mình.
‫Vì vậy, chúng tôi đang sử dụng lớp của người chăm sóc từ trung tâm TensorFlow.
‫Và nếu chúng ta quay lại đây, nó nói rằng nếu chúng ta muốn sử dụng lớp này, chúng ta thiết lập một mô hình tuần tự và
‫sau đó xây dựng mô hình với hình dạng đầu vào của chúng ta.
‫Và đó là hình dạng này bởi vì đó là kích thước của hình ảnh mà net di động V hai đã được đào tạo.
‫Được rồi.
‫Bây giờ nói chuyện đã quá đủ rồi.
‫Chúng tôi đã chia nhỏ những gì chức năng tạo mô hình của chúng tôi làm.
‫Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, hãy để lại trong phần hỏi và trả lời hoặc trong Trò chuyện bất hòa.
‫Nhưng chúng ta hãy nhìn vào những gì đang xảy ra.
‫Chà, có lẽ thực sự trong video tiếp theo, chỉ cần nhanh chóng trình bày tóm tắt chuyện gì đang xảy ra.
‫Nhưng điều tiếp theo chúng tôi muốn làm là tạo một số lệnh gọi lại cho mô hình của chúng tôi.
‫Vì vậy, trong khi mô hình của chúng tôi đang đào tạo, các hàm gọi lại sẽ là một số hàm sẽ triển khai một vài
‫điều hữu ích nhỏ mà mô hình của chúng tôi có thể làm trong khi nó đang học các mẫu trong dữ liệu.
‫Vì vậy, tôi sẽ gặp bạn trong video tiếp theo.