‫わかりました｡
‫そして今､ この派手な関数create modelを手に入れました｡
‫ここで､ モデルサマリーを呼び出すとどうなるのでしょうか？
‫モデルのインスタンスを作成した後､ レイアウトタイプ､ 介護者のレイヤーを用意しました｡
‫そこで､ このレイヤーではハブケアラーを採用しました｡
‫出力形状multiple､ パラメータ番号5,432,713を取得しました｡
‫パラメータを合計するとかなりの数になりますが､ この下に訓練可能なパラメータと訓練不可能なパラメータがあります｡
‫そして､ このparams番号やparamsはパラメータの略で､ 訓練不可能なparamsが並んでいるようです｡
‫そして､ ここにはもう一つ､ パラメータ番号120,240のdenseというレイヤーがあります｡
‫それが､ この緻密な層に相当するのです｡
‫うーん｡
‫まあね｡
‫これがトランスファー・ラーニングのメリットの中ですごいところです｡
‫non trainable params or parametersと表示されるのは､ モバイルネットv2を使っているためです｡
‫そして､ ここに来て､ モバイルネットv2がこれらのレイヤーを通して学習したパターンが表示されています｡
‫あるいは､ この記事の一番上に戻って､ 私たちの画像やMobile
‫V 2がもともとトレーニングを受けていた画像を繰り返し見ていくことです｡
‫つまり､ これらのイメージをすべて通過しているわけです｡
‫そして､ モバイルネットv2がどのような画像を通過したのか気になるところです｡
‫まあ､ ここを読み進めると鍛えられますね｡
‫フィーゴ画像ネット｡
‫これでよしとしよう｡
‫そのため､ もともとILS VRC 2012 CLSのデータセットで画像分類イメージネットの学習をして重みを得ています｡
‫うーん｡
‫よし､ その画像ネットで調べてみよう｡
‫彼らはそれに言及するのか？
‫Image netは､ netという単語で整理された画像データベースです｡
‫ヒエラルキーです｡
‫なるほど｡
‫現在､ 1ノードあたり平均500枚を超える画像を保有しています｡
‫なるほど｡
‫つまり､ 本来イメージネットは､ 大きなデータベースなのです｡
‫1,400万枚以上の画像
‫そして､ これらのパターンやパラメータは､ モバイルネットがイメージネットのトレーニングによって学習したものである｡
‫そしてこれが転移学習の素晴らしいところで､ モバイルネットがこの層を通して学習したすべてのパターンがここにあるのです｡
‫ちなみに､ これがディープラーニングと呼ばれる所以で､ 基本的にこれらの層の一つひとつが､ 私たちのニューラルネットワークの層となるのです｡
‫だから､ これを想像したら､ 一人一人広げてみてください｡
‫というのも､ 通常､ 図には入力層があり､ それがどんどん下に下がっていくのです｡
‫このように､ 本来はそれぞれのレイヤーは､ それ自体が小さなモデルなのです｡
‫つまり､ これらは複数のパターン発見モデルを重ねているだけなので､ ディープラーニングと呼ばれているわけです｡
‫だから､ 戻ってくれば｡
‫これが私たちのベースレイヤーの正体です｡
‫モバイルネットv2が画像ネットの中から探し出したのは､ この550万パターン｡
‫そして今､ 私たちは､ そのパターンを自分たちの問題に活用することができるのです｡
‫そのため､ 自分たちで一からパラメータを見つけようとすると､ 何時間もかかるし､ 実際には持っていない計算能力も必要になります｡
‫そこで､ そのパラメータを利用して､ 自分たちで12万個のパラメータをトレーニングすることができるのです｡
‫これが私たちの緻密な層です｡
‫それをトレーニングするのです｡
‫そこで､ モバイルネットに画像を渡すことになりました｡
‫ベースラインパターンを使って､ 画像に何が写っているのかを把握するのです｡
‫最後に､ このレイヤーを上に貼り付けて､ 独自のデータ､ イメージネットではないデータですが､
‫イメージネットでわかったことを使って､ ある写真に写っている犬種を分類してみましょう｡
‫さて､ モデルができたので､ おそらくいくつかのコールバックを作る必要があります｡
‫コールバックって何だろうと思われるかもしれませんね｡
‫さて､ コールバックの作成については､ 次のビデオに譲りましょう｡
‫そしてその後に､ モデルを学習させるための関数を作成します｡
‫それはそれでいいような気がします｡