‫Bene, e ora abbiamo questa fantastica funzione crea modello, cosa succede qui quando
‫chiamiamo il modello DOT Summer dopo aver creato un'istanza del nostro modello, abbiamo il tipo di layout Karelia.
‫Quindi andiamo qui, abbiamo OK, hub, livello di badante.
‫Ciò ha senso.
‫Abbiamo un multiplo a forma di output e il numero di Perram cinque
‫milioni quattrocentotrentaduemilasettecentotredici.
‫È un numero abbastanza grande.
‫Veniamo qui ai parametri totali che abbiamo quaggiù, Prem addestrabili e Prem non addestrabili.
‫E sembra che i programmi non addestrabili si allineino con questo numero di programma o programmi di parametri è l'abbreviazione
‫di parametri.
‫E qui abbiamo un altro strato chiamato Dence con il numero di
‫programma centoventimiladuecentoquaranta che corrisponde al nostro strato denso qui.
‫Hmm.
‫Bene.
‫Questa è una delle cose incredibili nei vantaggi del trasferimento di apprendimento, il motivo per cui dice
‫programmi o parametri non addestrabili è perché stiamo usando la rete mobile V2.
‫E ora, se arriviamo qui, questi sono i modelli che la rete mobile V2 ha appreso attraverso questi livelli
‫qui.
‫O scorrendo ripetutamente se torniamo all'inizio di questo articolo, scorrendo ripetutamente le nostre immagini o
‫le immagini su cui la rete mobile V2 è stata originariamente addestrata meglio, questa è la terminologia corretta lì.
‫Quindi è passato attraverso tutte queste immagini.
‫E se ti stai chiedendo quali immagini ha attraversato la rete mobile, beh, si è allenata se
‫leggiamo qui.
‫Andiamo image net.
‫Ci siamo.
‫Quindi i suoi bianchi sono stati originariamente ottenuti allenandosi sul set di dati di classe ILFC, VRC 2012 per la rete di immagini
‫di classificazione delle immagini.
‫Hmm.
‫Ok, cerchiamo quella rete di immagini.
‫L'hanno menzionato.
‫Image Net è un database di immagini organizzato secondo la gerarchia di Wordnik.
‫OK.
‫Attualmente, abbiamo una media di oltre 500 immagini per nodo, OK, quindi essenzialmente image net è un
‫grande database di.
‫14 oltre 14 milioni di immagini e quindi questi modelli, questi parametri sono ciò che la rete mobile ha imparato allenandosi
‫su rete immagine.
‫E quindi questa è la cosa bella del transfer learning è che tutti questi modelli che la rete mobile
‫ha imparato attraverso questi livelli qui.
‫E a proposito, questo è il motivo per cui lo chiamano deep learning, perché essenzialmente ognuno di questi
‫strati è uno strato nella nostra rete neurale.
‫Quindi, se immagini questo espanso, ognuno di essi è un livello.
‫E quindi il motivo per cui lo chiamano profondo è perché i diagrammi di solito hanno un livello di input
‫e quindi continua a scendere e scendere e scendere e scendere.
‫E quindi intrinsecamente ciò che ciascuno di questi strati è in realtà è un piccolo modello dentro di sé.
‫Quindi questi sono solo modelli multipli, che trovano modelli sovrapposti l'uno sull'altro, da cui il termine deep
‫learning.
‫Quindi se torniamo.
‫Questo è il nostro strato base.
‫Quei cinque milioni e mezzo di modelli che la rete mobile V2 ha trovato all'interno dell'imaging.
‫E ora possiamo utilizzare quei modelli che si trovano nel nostro problema, quindi invece
‫di cercare di trovarli da zero da soli, il che potrebbe richiedere ore
‫e molta potenza di calcolo che non abbiamo realmente, possiamo utilizzare loro e addestrare i nostri centoventimila parametri.
‫Quindi questo è il nostro strato denso qui, è quello che alleneremo.
‫Quindi distribuiremo immagini al mio cappellino.
‫Userà i suoi modelli di base per capire cosa c'è nelle nostre immagini.
‫E poi alla fine, attaccheremo questo livello in cima e andremo, ehi, abbiamo i nostri dati di dati.
‫Questa non è una rete di immagini, ma usiamo quello che hai capito, una rete di immagini per classificare quale razza di cane è
‫in una certa foto.
‫Ora che abbiamo un modello, probabilmente abbiamo bisogno di fare dei callback.
‫E ti starai chiedendo, cosa sono i callback?
‫Bene, salviamolo per il prossimo video in cui creiamo alcuni callback.
‫E poi, creeremo una funzione che addestrerà il nostro modello.
‫Mi sembra una buona idea.