‫Oké, en nu hebben we deze mooie functie voor het maken van een model, wat hier
‫gebeurt als we model DOT Summer aanroepen nadat we een exemplaar van ons model hebben gemaakt, we hebben het lay-outtype Karelia.
‫Dus we gaan hier naar boven, we hebben OK, hub, verzorgerslaag.
‫Dat is logisch.
‫We hebben output vormige multiple en Perram nummer vijf miljoen vierhonderdtweeëndertigduizend
‫zevenhonderddertien.
‫Dat is een vrij groot aantal.
‫We komen hier totale parameters die we hier hebben, trainbare Prem's en niet-trainbare Prem's.
‫En het lijkt erop dat de niet-trainbare programma's overeenkomen met dit programmanummer of dat parameterprogramma's een afkorting zijn
‫voor parameters.
‫En we hebben hier nog een laag genaamd Dence met programmanummer
‫honderdtwintigduizend tweehonderdveertig die overeenkomt met onze dichte laag hier.
‫Hm.
‫We zullen.
‫Dit is een van de verbazingwekkende voordelen van transfer learning. De reden dat er niet-trainbare
‫programma's of parameters staan, is omdat we Mobile Net V2 gebruiken.
‫En als we nu hier komen, dit zijn de patronen die mobiel net V2 heeft geleerd door deze lagen
‫hier.
‫Of door herhaaldelijk door te gaan als we terugkomen naar de top van dit artikel, door herhaaldelijk door
‫onze afbeeldingen of de afbeeldingen waar mobiel net V2 oorspronkelijk op getraind was, beter te bladeren, dat is de juiste terminologie daar.
‫Dus het is door al deze afbeeldingen gegaan.
‫En als je je afvraagt welke beelden het mobiele netwerk heeft doorstaan, nou, het is getraind als we
‫hier doorlezen.
‫We gaan beeldnet.
‫Daar gaan we.
‫Dus de blanken werden oorspronkelijk verkregen door training op de ILFC, VRC 2012-klasse dataset voor
‫beeldclassificatie beeldnet.
‫Hm.
‫Oké, laten we dat beeldnet opzoeken.
‫Ze noemden het.
‫Image Net is een beelddatabase die is georganiseerd volgens de Wordnik-hiërarchie.
‫OKE.
‫Momenteel hebben we gemiddeld meer dan 500 afbeeldingen per knooppunt, OK, dus in wezen is image net een
‫grote database van.
‫14 meer dan 14 miljoen afbeeldingen en zodat deze patronen, deze parameters zijn wat mobiel net heeft geleerd door te
‫trainen op beeldnet.
‫En dit is dus het mooie van transfer learning is dat al deze patronen die het mobiele net heeft
‫geleerd door deze lagen hier.
‫En trouwens, dit is waarom ze het deep learning noemen, omdat in wezen elk van deze lagen
‫een laag in ons neurale netwerk is.
‫Dus als je je voorstelt dat dit is uitgevouwen, is elk van hen een laag.
‫En daarom noemen ze het diep, omdat de diagrammen meestal een invoerlaag hebben en dan blijft het naar beneden en naar
‫beneden en naar beneden en naar beneden en naar beneden gaan.
‫En dus is elk van deze lagen in feite een klein model in zichzelf.
‫Dit zijn dus gewoon meerdere patronen, waarbij modellen op elkaar worden gelaagd, vandaar de term deep
‫learning.
‫Dus als we terugkomen.
‫Dit is wat onze basislaag is.
‫Die vijf en een half miljoen patronen die mobiel internet V2 heeft gevonden in beeldvorming.
‫En nu kunnen we die patronen gebruiken die in ons eigen probleem zijn gevonden, dus
‫in plaats van ze zelf helemaal opnieuw te proberen te vinden, wat uren
‫en veel rekenkracht kan kosten die we niet echt hebben, kunnen we gebruiken en trainen onze eigen honderdtwintigduizend parameters.
‫Dus dit is onze dichte laag hier, dat is wat we gaan trainen.
‫Dus we gaan beelden uitdelen aan mijn motorkap.
‫Het gaat zijn basislijnpatronen gebruiken om erachter te komen wat er in onze afbeeldingen staat.
‫En dan tot slot, we gaan deze laag erop plakken en gaan, hé, we hebben onze eigen gegevensgegevens.
‫Dat is geen afbeeldingsnet, maar laten we gebruiken wat u bedacht heeft, een afbeeldingsnet om te classificeren welk hondenras op een
‫bepaalde foto staat.
‫Nu we een model hebben, moeten we waarschijnlijk wat terugbellen.
‫En je vraagt je misschien af, wat zijn callbacks?
‫Laten we dat bewaren voor de volgende video waarin we wat terugbelverzoeken maken.
‫En daarna zullen we een functie maken die ons model gaat trainen.
‫Dat lijkt me een goed idee.