‫Tudo bem, e agora temos esta função de criação de modelo extravagante, o que está acontecendo
‫aqui quando chamamos o modelo DOT Summer depois de criar uma instância do nosso modelo, temos o tipo de layout Karelia.
‫Então subimos aqui, temos OK, hub, camada de cuidador.
‫Isso faz sentido.
‫Temos saída em formato múltiplo e Perram número cinco milhões quatrocentos e trinta e dois mil setecentos
‫e treze.
‫É um número bastante grande.
‫Vimos aqui os parâmetros totais que temos aqui em baixo, Prem's treináveis e Prem's não treináveis.
‫E parece que os programas não treináveis alinhados com este número de programa ou programas de parâmetros são uma abreviatura
‫de parâmetros.
‫E nós temos outra camada aqui chamada Dence com o programa número cento e vinte
‫mil duzentos e quarenta que corresponde à nossa camada densa aqui.
‫Hum.
‫Nós vamos.
‫Esta é uma das coisas surpreendentes nos benefícios da aprendizagem por transferência, a razão pela qual diz que
‫programas ou parâmetros não treináveis é porque estamos usando a rede móvel V2.
‫E agora, se subirmos aqui, esses são os padrões que a rede móvel V2 aprendeu ao longo dessas camadas
‫aqui.
‫Ou percorrendo repetidamente se voltarmos ao topo deste artigo, percorrendo repetidamente nossas imagens ou as
‫imagens para as quais a rede móvel V2 foi originalmente treinada melhor, essa é a terminologia correta aqui.
‫Então, passou por todas essas imagens.
‫E se você está se perguntando por quais imagens a rede móvel passou, bem, ela treinou se
‫lermos aqui.
‫Vamos para a rede de imagens.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, seus brancos foram originalmente obtidos por treinamento no ILFC, conjunto de dados de classe VRC 2012 para a rede de
‫classificação de imagens.
‫Hum.
‫OK, vamos pesquisar essa rede de imagens.
‫Eles mencionaram isso.
‫Image Net é um banco de dados de imagens organizado de acordo com a hierarquia do Wordnik.
‫OK.
‫Atualmente, temos uma média de mais de 500 imagens por nó, OK, então, essencialmente, a rede de imagens é um grande
‫banco de dados de.
‫14 mais de 14 milhões de imagens e para que esses padrões, esses parâmetros sejam o que a rede móvel aprendeu treinando
‫na rede de imagens.
‫E essa é a beleza da aprendizagem por transferência é que todos esses padrões que a rede móvel aprendeu
‫por meio dessas camadas aqui.
‫E, a propósito, é por isso que eles chamam de aprendizado profundo, porque essencialmente cada uma dessas
‫camadas é uma camada em nossa rede neural.
‫Então, se você imaginar isso expandido, cada um deles é uma camada.
‫E, portanto, a razão pela qual eles chamam de profundo é porque os diagramas geralmente têm uma camada de entrada e então continua
‫indo para baixo e para baixo e para baixo e para baixo.
‫E então, inerentemente, o que cada uma dessas camadas realmente é é um pequeno modelo dentro delas mesmas.
‫Portanto, esses são apenas padrões múltiplos, encontrando modelos em camadas um sobre o outro, daí o termo aprendizado
‫profundo.
‫Então, se voltarmos.
‫Essa é a nossa camada de base.
‫Esses cinco milhões e meio de padrões que a rede móvel V2 encontrou na imagem.
‫E agora podemos utilizar esses padrões que são encontrados em nosso próprio problema, então, em vez
‫de tentar encontrá-los do zero por conta própria, o que pode levar horas e
‫muito poder de computação que realmente não temos, podemos utilizar eles e treinar nossos próprios cento e vinte mil parâmetros.
‫Então essa é a nossa camada densa aqui, é isso que vamos treinar.
‫Então, vamos distribuir imagens para o meu capô.
‫Ele usará seus padrões básicos para descobrir o que está em nossas imagens.
‫E então, finalmente, vamos colar essa camada no topo e dizer, ei, temos nossos próprios dados.
‫Não é uma rede de imagens, mas vamos usar o que você descobriu, uma rede de imagens para classificar qual raça de cachorro está
‫em uma determinada foto.
‫Agora que temos um modelo, provavelmente precisaremos fazer alguns retornos de chamada.
‫E você deve estar se perguntando, o que são retornos de chamada?
‫Bem, vamos guardar isso para o próximo vídeo, onde criamos alguns callbacks.
‫E então, vamos criar uma função que vai treinar nosso modelo.
‫Parece uma boa ideia para mim.