‫Très bien, et maintenant nous avons ce modèle de création de fonction sophistiqué, ce qui se passe ici
‫lorsque nous appelons le modèle DOT Summer après avoir créé une instance de notre modèle, nous avons le type de mise en page Karelia.
‫Alors on monte ici, on a OK, hub, couche soignant.
‫Ça a du sens.
‫Nous avons un multiple en forme de sortie et Perram numéro cinq millions quatre cent trente deux mille sept
‫cent treize.
‫C'est un nombre assez important.
‫Nous arrivons ici aux paramètres totaux que nous avons ici, Prem's entraînables et Prem's non entraînables.
‫Et il semble que les programmes non entraînables s'alignent avec ce numéro de programme ou que les programmes de paramètres soient l'abréviation
‫de paramètres.
‫Et nous avons une autre couche ici appelée Dence avec le numéro de programme cent
‫vingt mille deux cent quarante qui correspond à notre couche dense ici.
‫Hmm.
‫Bien.
‫C'est l'une des choses étonnantes dans les avantages de l'apprentissage par transfert, la raison pour laquelle il est dit que les
‫programmes ou les paramètres ne peuvent pas être entraînés est que nous utilisons le réseau mobile V2.
‫Et maintenant, si nous montons ici, ce sont les modèles que le net mobile V2 a appris à travers ces
‫couches ici.
‫Ou en parcourant à plusieurs reprises si nous revenons au début de cet article, en parcourant à plusieurs
‫reprises nos images ou les images sur lesquelles mobile net V2 a été mieux formé à l'origine, c'est la terminologie correcte ici.
‫Il est donc passé par toutes ces images.
‫Et si vous vous demandez quelles images le réseau mobile a traversé, eh bien, il s'est entraîné si nous
‫lisons ici.
‫Nous allons image net.
‫On y va.
‫Ses blancs ont donc été obtenus à l'origine par une formation sur l'ensemble de données de classe ILFC, VRC 2012 pour la
‫classification d'images image net.
‫Hmm.
‫OK, regardons ce réseau d'images.
‫Ils l'ont mentionné.
‫Image Net est une base de données d'images organisée selon la hiérarchie Wordnik.
‫D'ACCORD.
‫Actuellement, nous avons en moyenne plus de 500 images par nœud, d'accord, donc image net est essentiellement une grande
‫base de données.
‫14 plus de 14 millions d'images et donc que ces modèles, ces paramètres sont ce que mobile net a appris en
‫s'entraînant sur image net.
‫Et donc c'est la belle chose à propos de l'apprentissage par transfert, c'est que tous ces modèles que le réseau mobile a
‫appris à travers ces couches ici.
‫Et au fait, c'est pourquoi ils l'appellent apprentissage en profondeur, car chacune de ces couches est essentiellement
‫une couche de notre réseau de neurones.
‫Donc, si vous imaginez cela étendu, chacun d'eux est une couche.
‫Et par conséquent, la raison pour laquelle ils l'appellent profond est que les diagrammes sont généralement dotés d'une couche d'entrée et que cela
‫continue de descendre et de descendre et de descendre et de descendre.
‫Et donc, par nature, chacune de ces couches est en réalité un petit modèle en elles-mêmes.
‫Ce ne sont donc que des modèles multiples, trouvant des modèles superposés, d'où le terme d'apprentissage en
‫profondeur.
‫Donc si nous revenons.
‫C'est ce qu'est notre couche de base.
‫Ces cinq millions et demi de modèles que Mobile Net V2 a trouvés dans son imagerie.
‫Et maintenant, nous arrivons à utiliser ces modèles qu'il trouve dans notre propre problème, donc plutôt que d'essayer
‫de les trouver à partir de zéro par nous-mêmes, ce qui pourrait prendre des heures et
‫beaucoup de puissance de calcul que nous n'avons pas vraiment, nous pouvons utiliser eux et former nos propres cent vingt mille paramètres.
‫C'est donc notre couche dense ici, c'est ce que nous allons entraîner.
‫Nous allons donc distribuer des images sur mon bonnet.
‫Il va utiliser ses modèles de base pour comprendre ce qu'il y a dans nos images.
‫Et puis enfin, nous allons coller cette couche sur le dessus et aller, hé, nous avons nos propres données de données.
‫Ce n'est pas un réseau d'images, mais utilisons ce que vous avez compris, un réseau d'images pour classer quelle race de chien se trouve
‫sur une certaine photo.
‫Maintenant que nous avons un modèle, nous devons probablement faire quelques rappels.
‫Et vous vous demandez peut-être ce que sont les rappels ?
‫Eh bien, gardons cela pour la prochaine vidéo où nous créons des rappels.
‫Et puis après cela, nous allons créer une fonction qui va entraîner notre modèle.
‫Cela me semble une bonne idée.