‫Muy bien, y ahora tenemos esta función elegante para crear modelo, lo que está sucediendo aquí
‫cuando llamamos al modelo DOT Summer después de haber creado una instancia de nuestro modelo, tenemos el tipo de diseño Karelia.
‫Así que subimos aquí, tenemos bien, centro, capa de cuidador.
‫Eso tiene sentido.
‫Tenemos una salida en forma de múltiplo y Perram número cinco millones cuatrocientos treinta y dos mil
‫setecientos trece.
‫Ese es un número bastante grande.
‫Venimos aquí parámetros totales que tenemos aquí, Prem entrenables y Prem no entrenables.
‫Y parece que los programas no entrenables se alinean con este número de programa o programas de parámetros es la abreviatura
‫de parámetros.
‫Y tenemos otra capa aquí llamada Dence con el programa número ciento veinte
‫mil doscientos cuarenta que corresponde a nuestra capa densa aquí.
‫Mmm.
‫Bien.
‫Esta es una de las cosas asombrosas de los beneficios del aprendizaje por transferencia, la razón por la que dice que
‫los programas o parámetros no se pueden entrenar es porque estamos usando la red móvil V2.
‫Y ahora, si llegamos aquí, estos son los patrones que la red móvil V2 ha aprendido a lo largo de estas
‫capas aquí.
‫O revisando repetidamente si volvemos al principio de este artículo, revisando repetidamente nuestras imágenes
‫o las imágenes en las que originalmente se entrenó mejor mobile net V2, esa es la terminología correcta.
‫Así que pasó por todas estas imágenes.
‫Y si se está preguntando qué imágenes atravesó la red móvil, bueno, se entrenó si leemos
‫aquí.
‫Vamos a la red de imágenes.
‫Aquí vamos.
‫Por lo tanto, los blancos se obtuvieron originalmente mediante la capacitación en el conjunto de datos de clase ILFC, VRC 2012 para la red de imágenes
‫de clasificación de imágenes.
‫Mmm.
‫Bien, busquemos esa red de imágenes.
‫Lo mencionaron.
‫Image Net es una base de datos de imágenes organizada según la jerarquía de Wordnik.
‫está bien.
‫Actualmente, tenemos un promedio de más de 500 imágenes por nodo, de acuerdo, básicamente image net es una gran base
‫de datos de.
‫14 más de 14 millones de imágenes y estos patrones, estos parámetros son lo que la red móvil ha aprendido al entrenar en
‫la red de imágenes.
‫Y, entonces, lo hermoso del aprendizaje por transferencia es que todos estos patrones que la red móvil ha aprendido
‫a través de estas capas aquí.
‫Y, por cierto, es por eso que lo llaman aprendizaje profundo, porque esencialmente cada una de estas
‫capas es una capa en nuestra red neuronal.
‫Entonces, si imagina esto expandido, cada uno de ellos es una capa.
‫Y, por lo tanto, la razón por la que lo llaman profundo es porque los diagramas suelen tener una capa de entrada
‫y luego sigue bajando y bajando y bajando y bajando y bajando.
‫Y así, inherentemente, lo que cada una de estas capas es en realidad es un pequeño modelo dentro de sí mismas.
‫Entonces, estos son solo patrones múltiples, encontrando modelos superpuestos uno encima del otro, de ahí el término aprendizaje
‫profundo.
‫Así que si volvemos.
‫Esta es nuestra capa base.
‫Esos cinco millones y medio de patrones que la red móvil V2 ha encontrado en sus imágenes.
‫Y ahora podemos utilizar esos patrones que se encuentran en nuestro propio problema, así que en
‫lugar de intentar encontrarlos desde cero por nuestra cuenta, lo que podría llevar horas
‫y mucha potencia de cálculo que realmente no tenemos, podemos utilizar ellos y entrenar nuestros propios ciento veinte mil parámetros.
‫Así que esta es nuestra capa densa aquí, eso es lo que vamos a entrenar.
‫Así que vamos a pasar imágenes a mi capó.
‫Va a utilizar sus patrones de línea de base para averiguar qué hay en nuestras imágenes.
‫Y finalmente, vamos a pegar esta capa en la parte superior e ir, oye, tenemos nuestros propios datos de datos.
‫Esa no es una red de imágenes, pero usemos lo que descubrió, una red de imágenes para clasificar qué raza de perro está
‫en una foto determinada.
‫Ahora que tenemos un modelo, probablemente necesitemos hacer algunas devoluciones de llamada.
‫Y es posible que se pregunte, ¿qué son las devoluciones de llamada?
‫Bueno, guardemos eso para el siguiente video donde creamos algunas devoluciones de llamada.
‫Y luego, después de eso, crearemos una función que entrenará nuestro modelo.
‫Eso suena como una buena idea para mi.