‫好吧, 我会的
‫现在我们有了这个奇特的函数创建模型｡
‫当我们调用模型摘要时, 这里发生了什么？
‫在我们创建了模型的实例之后, 我们就有了布局类型､ 护理员层｡
‫我们从这里开始, 我们得到了有意义的中心护理员层｡
‫我们得到了输出形状倍数和参数编号5, 432, 713｡
‫这是一个相当大的数字, 总参数, 下面是可训练参数和不可训练参数｡
‫并且似乎不可训练的参数与该参数编号对齐, 或者参数params是参数的缩写｡
‫这里还有另一个叫做dense的层, 参数为120, 240｡
‫这与我们这里的致密层相对应｡
‫嗯嗯嗯
‫好吧, 我知道了
‫这是迁移学习的好处中令人惊奇的一点｡
‫它之所以说不可训练参数或参数是因为我们使用的是移动的网络v2｡
‫现在, 如果我们来到这里, 这些是移动的网络v2在这些层中学习到的模式｡
‫如果我们回到这篇文章的顶部,
‫反复浏览我们的图像或者移动的V 2最初训练时使用的图像, 这才是正确的术语｡
‫所以它浏览了所有这些图像｡
‫如果你想知道移动的网络v2经历了什么样的画面？
‫好吧, 它训练如果我们读通过这里｡
‫菲戈图片网｡
‫我们走吧｡
‫因此, 其权重最初是通过在ILS VRC 2012 CLS数据集上训练获得的, 用于图像分类的图像网｡
‫嗯嗯嗯
‫好吧, 我们查查那个图片网｡
‫他们客气什么？
‫图像网是按字网组织的图像数据库｡
‫阶层｡
‫好吧, 我会的
‫目前, 我们每个节点平均有500多个映像｡
‫好吧, 我会的
‫所以本质上图像网是一个大型的数据库｡
‫14超过1400万张图片｡
‫因此, 这些模式和参数是移动的网络通过在图像网络上训练而学习到的｡
‫这就是迁移学习的美妙之处, 移动的网络通过这些层学习到了所有这些模式｡
‫顺便说一句, 这就是为什么他们称之为深度学习,
‫因为本质上每一层都是我们神经网络中的一层｡
‫所以如果你想象这个, 把它展开, 每一个｡
‫是一个层, 所以他们称之为深层是因为图表通常有一个输入层, 然后它就一直向下, 向下,
‫向下, 向下｡
‫所以每一层本质上都是一个小模型｡
‫所以这些只是多个模式发现模型, 一个在另一个上面, 因此有了深度学习这个术语｡
‫所以如果我们回来｡
‫这就是我们的基础层｡
‫移动的网络v2在图像网络中发现了550万种模式｡
‫现在我们可以利用这些模式, 这些模式是在我们自己的问题中发现的｡
‫因此, 我们不用自己从头开始寻找它们,
‫这可能需要几个小时和大量的计算能力, 而我们实际上并不具备这些能力, 我们可以利用它们, 训练我们自己的120, 000个参数｡
‫这是我们的致密层｡
‫这就是我们要训练的｡
‫所以我们要把图像发送到移动的网络｡
‫它将使用它的基线模式来判断我们的图像中有什么｡
‫最后, 我们要把这一层贴在上面, 然后说,
‫嘿, 我们有自己的数据, 这些数据不是一个图像网络, 但是让我们用你在图像网络中找到的东西来分类某张照片中的狗的品种｡
‫现在我们有了一个模型, 我们可能需要进行一些回调｡
‫你可能想知道什么是回调｡
‫好吧, 让我们把它保存到下一个视频中, 在那里我们将创建一些回调｡
‫然后, 我们将创建一个函数来训练我们的模型｡
‫听起来是个好主意｡