‫حسنا.
‫والآن لدينا هذه الدالة الرائعة لإنشاء النموذج.
‫ماذا يحدث هنا عندما نسمي ملخص النموذج؟
‫بعد أن أنشأنا مثيلًا لنموذجنا ، حصلنا على نوع التخطيط ، طبقة الراعي.
‫لذلك نرتقي إلى هنا ، لدينا طبقة مقدم رعاية مركزية منطقية.
‫لدينا شكل إخراج متعدد ورقم بارامتر 5،432،713.
‫هذا رقم كبير إلى حد ما عندما نأتي إلى هنا ، إجمالي المعلمات ومن ثم لدينا هنا معلمات قابلة
‫للتدريب ومعلمات غير قابلة للتدريب.
‫ويبدو أن المعلمات غير القابلة للتدريب تصطف مع رقم المعلمات هذا أو معلمات المعلمات قصيرة للمعلمات.
‫ولدينا هنا طبقة أخرى تسمى كثيفة برقم المعلمة 120.240.
‫هذا يتوافق مع طبقتنا الكثيفة هنا.
‫همم.
‫نحن سوف.
‫هذا هو أحد الأشياء المدهشة في فوائد التعلم عن طريق النقل.
‫السبب في أنها تقول معلمات أو معلمات غير قابلة للتدريب هو أننا نستخدم mobile net v2.
‫والآن إذا أتينا إلى هنا ، فهذه هي الأنماط التي تعلمتها شبكة الجوال v2 خلال هذه الطبقات
‫هنا.
‫أو بالمرور بشكل متكرر إذا عدنا إلى أعلى هذه المقالة ، من خلال استعراض صورنا بشكل
‫متكرر أو الصور التي تم تدريب Mobile V 2 عليها بشكل أفضل ، فهذه هي المصطلحات الصحيحة هناك.
‫لذا فقد مرت بكل هذه الصور.
‫وإذا كنت تتساءل عن الصور التي مر بها mobile net v2؟
‫حسنًا ، لقد تدربنا إذا قرأنا من هنا.
‫شبكة صور فيجو.
‫هناك نذهب.
‫لذلك تم الحصول على الأوزان في الأصل من خلال التدريب على مجموعة بيانات ILS VRC 2012 CLS لشبكة صور تصنيف
‫الصور.
‫همم.
‫حسنًا ، لنبحث عن شبكة الصور هذه.
‫يذكرونه؟
‫Image net هي قاعدة بيانات صور منظمة وفقًا لكلمة net.
‫التسلسل الهرمي.
‫تمام.
‫لدينا حاليًا ما يزيد عن 500 صورة في المتوسط لكل عقدة.
‫تمام.
‫لذا فإن شبكة الصور هي أساسًا قاعدة بيانات كبيرة من.
‫14 أكثر من 14 مليون صورة.
‫وبالتالي فإن هذه الأنماط هي ما تعلمته شبكة المحمول من خلال التدريب على شبكة الصور.
‫ولذا فإن الشيء الجميل في نقل التعلم هو أن كل هذه الأنماط التي تعلمتها شبكة الهاتف المحمول
‫من خلال هذه الطبقات هنا.
‫وبالمناسبة ، لهذا يسمونه التعلم العميق ، لأن كل طبقة من هذه الطبقات
‫هي طبقة في شبكتنا العصبية.
‫لذا إذا تخيلت هذا ، قم بتوسيعه ، كل واحد منهم.
‫هي طبقة ، ومن ثم فإن السبب وراء تسميتها بالعمق هو أن المخططات عادة ما تكون بها طبقة إدخال ،
‫ثم تستمر في النزول إلى الأسفل والأسفل والأسفل والأسفل.
‫وبالتالي فإن ما تمثله كل طبقة من هذه الطبقات هو نموذج صغير داخل نفسها.
‫هذه مجرد نماذج متعددة لإيجاد الأنماط فوق بعضها البعض ، ومن هنا جاء مصطلح التعلم العميق.
‫لذلك إذا عدنا.
‫هذه هي الطبقة الأساسية لدينا.
‫تلك الخمسة ملايين ونصف المليون من الأنماط التي وجدها mobile net v2 داخل شبكة الصور.
‫والآن يمكننا الاستفادة من تلك الأنماط الموجودة في مشكلتنا.
‫لذا بدلاً من محاولة العثور عليها من الصفر بمفردنا ، الأمر الذي قد يستغرق ساعات
‫والكثير من قوة الحوسبة التي لا نمتلكها حقًا ، يمكننا الاستفادة منها وتدريب 120000 معلمة خاصة بنا.
‫إذن هذه هي طبقتنا الكثيفة هنا.
‫هذا ما سنقوم بالتدريب عليه.
‫لذلك سنقوم بتمرير الصور إلى شبكة الهاتف المحمول.
‫سوف تستخدم أنماط خط الأساس لمعرفة ما هو موجود في صورنا.
‫وأخيرًا ، سنلصق هذه الطبقة بالأعلى ونبدأ ، حسنًا ، لدينا بياناتنا الخاصة ، البيانات
‫التي ليست شبكة صور ، لكن دعنا نستخدم ما توصلت إليه في شبكة الصور لتصنيف أي كلب تولد
‫في صورة معينة.
‫الآن بعد أن أصبح لدينا نموذج ، ربما نحتاج إلى إجراء بعض عمليات الاسترجاعات.
‫قد تتساءل ما هي عمليات الاسترجاعات.
‫حسنًا ، دعنا نحفظ ذلك للفيديو التالي حيث نقوم بإنشاء بعض عمليات الاسترجاعات.
‫وبعد ذلك ، سننشئ دالة ستقوم بتدريب نموذجنا.
‫هذا يبدو فكرة جيدة بالنسبة لي.