‫In Ordnung, und jetzt haben wir diese schicke Funktion create model. Was passiert hier, wenn
‫wir das Modell DOT Summer aufrufen, nachdem wir eine Instanz unseres Modells erstellt haben, haben wir den Layouttyp Karelia.
‫Also gehen wir hier hoch, wir haben OK, Nabe, Betreuerschicht.
‫Das macht Sinn.
‫Wir haben ein Output-Shaped-Multiple und eine Perram-Zahl fünf Millionen
‫vierhundertzweiunddreißigtausendsiebenhundertdreizehn.
‫Das ist eine ziemlich große Zahl.
‫Wir kommen hierher Gesamtparameter, die wir hier unten haben, trainierbare Prems und nicht trainierbare Prems.
‫Und es scheint, dass die nicht trainierbaren Programme mit dieser Programmnummer übereinstimmen oder Parameterprogramme die Abkürzung für
‫Parameter sind.
‫Und wir haben hier eine weitere Schicht namens Dence mit der
‫Programmnummer einhundertzwanzigtausendzweihundertvierzig, die unserer dichten Schicht hier entspricht.
‫Hmm.
‫Brunnen.
‫Dies ist einer der erstaunlichen Vorteile des Transferlernens. Der Grund dafür, dass nicht trainierbare Programme
‫oder Parameter genannt werden, liegt darin, dass wir mobiles Netz V2 verwenden.
‫Und jetzt, wenn wir hierher kommen, sind dies die Muster, die das mobile Netz V2 durch diese Schichten hier gelernt
‫hat.
‫Oder indem wir, wenn wir zum Anfang dieses Artikels zurückkommen, immer wieder durchgehen, indem wir unsere Bilder
‫oder die Bilder, auf denen mobile net V2 ursprünglich besser trainiert wurde, immer wieder durchgehen, das ist dort die richtige Terminologie.
‫Es ist also durch all diese Bilder gegangen.
‫Und wenn Sie sich fragen, welche Bilder das Mobilfunknetz durchlaufen hat, nun, es wurde trainiert, wenn wir es
‫hier durchlesen.
‫Wir gehen Image net.
‫Na, bitte.
‫Daher wurden die Weißen ursprünglich durch Training mit dem ILFC, VRC 2012-Klassendatensatz für das
‫Bildklassifizierungsbildnetz erhalten.
‫Hmm.
‫OK, schauen wir uns das Bildnetz an.
‫Sie haben es erwähnt.
‫Image Net ist eine Bilddatenbank, die nach der Wordnik-Hierarchie organisiert ist.
‫OK.
‫Derzeit haben wir durchschnittlich über 500 Bilder pro Knoten, OK, also ist das Bildnetz im Wesentlichen eine
‫große Datenbank von.
‫14 über 14 Millionen Bilder und damit diese Muster, diese Parameter, hat das mobile Netz durch das Training auf
‫dem Bildnetz gelernt.
‫Und das Schöne am Transferlernen ist, dass all diese Muster, die das Mobilfunknetz hier durch diese Schichten
‫gelernt hat, hier gelernt wurden.
‫Und das nennt man übrigens auch Deep Learning, denn im Wesentlichen ist jede dieser Schichten
‫eine Schicht in unserem neuronalen Netz.
‫Wenn Sie sich dies erweitert vorstellen, ist jeder von ihnen eine Schicht.
‫Und deshalb nennen sie es tief, weil die Diagramme normalerweise eine Eingabeschicht haben und sie dann einfach weiter nach unten und
‫unten und nach unten und nach unten und nach unten geht.
‫Und so ist jede dieser Schichten von Natur aus ein kleines Modell in sich selbst.
‫Dies sind also nur mehrere Muster, die übereinander geschichtete Modelle finden, daher der Begriff Deep Learning.
‫Also wenn wir wiederkommen.
‫Das ist unsere Basisschicht.
‫Diese fünfeinhalb Millionen Muster, die das mobile Netz V2 in seiner Abbildung gefunden hat.
‫Und jetzt können wir diese Muster, die wir in unserem eigenen Problem gefunden haben, nutzen, also anstatt
‫zu versuchen, sie selbst von Grund auf neu zu finden, was Stunden und viel
‫Rechenleistung in Anspruch nehmen könnte, die wir nicht wirklich haben, können wir sie nutzen sie und trainieren unsere eigenen einhundertzwanzigtausend Parameter.
‫Das ist also unsere dichte Schicht hier, das werden wir trainieren.
‫Also werden wir Bilder an meine Motorhaube verteilen.
‫Es wird seine Grundlinienmuster verwenden, um herauszufinden, was in unseren Bildern ist.
‫Und schließlich kleben wir diese Schicht oben und gehen, hey, wir haben unsere eigenen Daten.
‫Das ist kein Bildernetz, aber verwenden wir das, was Sie herausgefunden haben, ein Bildernetz, um zu klassifizieren, welche Hunderasse auf einem bestimmten
‫Foto zu sehen ist.
‫Da wir nun ein Modell haben, müssen wir wahrscheinlich einige Rückrufe durchführen.
‫Und Sie fragen sich vielleicht, was sind Rückrufe?
‫Nun, speichern wir das für das nächste Video, in dem wir einige Rückrufe erstellen.
‫Danach erstellen wir eine Funktion, die unser Modell trainiert.
‫Das klingt für mich nach einer guten Idee.