‫Baiklah, dan sekarang kita punya model pembuatan fungsi mewah ini, apa yang terjadi di sini
‫ketika kita memanggil model DOT Summer setelah kita membuat turunan dari model kita, kita memiliki tipe tata letak Karelia.
‫Jadi kita naik ke sini, kita punya OK, hub, lapisan penjaga.
‫Itu masuk akal.
‫Kami memiliki keluaran berbentuk kelipatan dan Perram nomor lima juta empat ratus tiga puluh dua ribu tujuh ratus
‫tiga belas.
‫Itu jumlah yang cukup besar.
‫Kami datang ke sini parameter total yang kami miliki di sini, Prem yang dapat dilatih dan Prem yang tidak dapat dilatih.
‫Dan tampaknya program yang tidak dapat dilatih sejalan dengan nomor program ini atau program parameter adalah kependekan
‫dari parameter.
‫Dan kami memiliki lapisan lain di sini yang disebut Dence dengan nomor program seratus dua puluh
‫ribu dua ratus empat puluh yang sesuai dengan lapisan padat kami di sini.
‫Hmm.
‫Sehat.
‫Ini adalah salah satu hal luar biasa dalam manfaat transfer learning, alasan dikatakan program atau
‫parameter yang tidak dapat dilatih adalah karena kami menggunakan jaringan seluler V2.
‫Dan sekarang jika kita sampai di sini, ini adalah pola yang telah dipelajari mobile net V2 di seluruh lapisan ini
‫di sini.
‫Atau dengan berulang kali menelusuri jika kita kembali ke bagian atas artikel ini, dengan berulang kali menelusuri
‫gambar kita atau gambar yang awalnya dilatih dengan lebih baik oleh mobile net V2, itulah istilah yang benar di sana.
‫Jadi itu sudah melalui semua gambar ini.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya gambar apa yang dilalui jaringan seluler, itu akan dilatih jika kita membaca di
‫sini.
‫Kami pergi gambar bersih.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi putih itu awalnya diperoleh dengan pelatihan di ILFC, kumpulan data kelas VRC 2012 untuk klasifikasi
‫gambar jaring gambar.
‫Hmm.
‫Oke, mari kita lihat jaring gambar itu.
‫Mereka menyebutkannya.
‫Image Net adalah database gambar yang diatur menurut hierarki Wordnik.
‫OKE.
‫Saat ini, kami memiliki rata-rata lebih dari 500 gambar per node, OK, jadi pada dasarnya jaring gambar
‫adalah database besar.
‫14 lebih dari 14 juta gambar dan sehingga pola-pola ini, parameter ini adalah apa yang telah dipelajari oleh jaringan seluler melalui
‫pelatihan di jaringan gambar.
‫Dan inilah hal yang indah tentang pembelajaran transfer adalah bahwa semua pola yang telah dipelajari jaringan seluler
‫melalui lapisan-lapisan ini di sini.
‫Dan omong-omong, inilah mengapa mereka menyebutnya pembelajaran mendalam, karena pada dasarnya setiap lapisan ini
‫adalah lapisan dalam jaringan saraf kita.
‫Jadi jika Anda membayangkan ini diperluas, masing-masing dari mereka adalah lapisan.
‫Dan karenanya alasan mereka menyebutnya dalam adalah karena diagram biasanya mereka memiliki lapisan input dan kemudian terus
‫turun dan turun dan turun dan turun dan turun.
‫Dan secara inheren apa sebenarnya masing-masing lapisan ini adalah model kecil di dalam diri mereka sendiri.
‫Jadi ini hanya beberapa pola, menemukan model berlapis di atas satu sama lain, maka istilah deep
‫learning.
‫Jadi jika kita kembali.
‫Inilah lapisan dasar kita.
‫Lima setengah juta pola yang ditemukan oleh mobile net V2 dalam pencitraan itu.
‫Dan sekarang kita dapat memanfaatkan pola-pola yang ditemukan dalam masalah kita sendiri, jadi daripada mencoba
‫dan menemukannya sendiri dari awal, yang dapat memakan waktu berjam-jam dan banyak daya
‫komputasi yang sebenarnya tidak kita miliki, kita dapat memanfaatkannya mereka dan melatih seratus dua puluh ribu parameter kita sendiri.
‫Jadi inilah lapisan padat kita di sini, itulah yang akan kita latih.
‫Jadi kita akan membagikan gambar ke kap mesin saya.
‫Ini akan menggunakan pola dasarnya untuk mencari tahu apa yang ada di gambar kita.
‫Dan akhirnya, kita akan menempelkan lapisan ini di atas dan pergi, hei, kita punya data data kita sendiri.
‫Itu bukan jaring gambar, tapi mari kita gunakan apa yang Anda temukan, jaring gambar untuk mengklasifikasikan ras anjing mana yang ada
‫di foto tertentu.
‫Sekarang setelah kita memiliki model, kita mungkin perlu melakukan beberapa panggilan balik.
‫Dan Anda mungkin bertanya-tanya, apa itu callback?
‫Nah, mari kita simpan itu untuk video berikutnya di mana kita membuat beberapa panggilan balik.
‫Dan setelah itu, kita akan membuat fungsi yang akan melatih model kita.
‫Kedengarannya seperti ide yang bagus untuk saya.