‫ไม่เป็นไร.
‫และตอนนี้เรามีฟังก์ชันสร้างโมเดลแฟนซีแล้ว
‫เกิดอะไรขึ้นที่นี่เมื่อเราเรียกสรุปแบบจำลอง
‫หลังจากที่เราสร้างอินสแตนซ์ของโมเดลของเราแล้ว เราก็ได้ประเภทเลย์เอาต์ เลเยอร์ของผู้ดูแล
‫เราขึ้นไปบนนี้ เรามีเลเยอร์ผู้ดูแลฮับที่เหมาะสม
‫เรามีเอาต์พุตรูปร่างหลายตัวและหมายเลขพารามิเตอร์ 5,432,713
‫นั่นเป็นจำนวนที่ค่อนข้างมากเมื่อเรามาที่นี่ พารามิเตอร์ทั้งหมด จากนั้นเรามีพารามิเตอร์ที่ฝึกได้และพารามิเตอร์ที่ไม่สามารถฝึกได้
‫และดูเหมือนว่า params ที่ไม่สามารถฝึกได้จะสอดคล้องกับหมายเลขพารามิเตอร์หรือพารามิเตอร์ params นั้นสั้นสำหรับพารามิเตอร์
‫และเรามีอีกชั้นหนึ่งที่เรียกว่าหนาแน่น โดยมีพารามิเตอร์ 120,240
‫นั่นสอดคล้องกับชั้นที่หนาแน่นของเราที่นี่
‫อืม.
‫ดี.
‫นี่เป็นหนึ่งในสิ่งที่น่าอัศจรรย์ในประโยชน์ของการถ่ายโอนการเรียนรู้
‫เหตุผลที่ระบุว่าพารามิเตอร์หรือพารามิเตอร์ที่ไม่สามารถฝึกได้เป็นเพราะเรากำลังใช้ mobile net v2
‫และตอนนี้ถ้าเรามาที่นี่ นี่คือรูปแบบที่ mobile net v2 ได้เรียนรู้ตลอดเลเยอร์เหล่านี้ที่นี่
‫หรือโดยการดูซ้ำๆ หากเรากลับมาที่ด้านบนสุดของบทความนี้ โดยการดูรูปภาพของเราซ้ำๆ
‫หรือภาพที่ Mobile V two ได้รับการฝึกฝนมาแต่แรกให้ดีขึ้น นั่นคือคำศัพท์ที่ถูกต้องที่นั่น
‫มันจึงผ่านภาพเหล่านี้ทั้งหมด
‫และถ้าคุณสงสัยว่า mobile net v2 ผ่านภาพอะไรบ้าง?
‫มันได้รับการฝึกฝนถ้าเราอ่านผ่านที่นี่
‫ฟิโก้อิมเมจเน็ต
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้นน้ำหนักจึงได้มาจากการฝึกอบรมชุดข้อมูล ILS VRC 2012 CLS สำหรับเน็ตภาพการจำแนกประเภทภาพ
‫อืม.
‫โอเค มาดูตาข่ายกัน
‫พวกเขาพูดถึงมัน?
‫Image net เป็นฐานข้อมูลภาพที่จัดตามคำว่า net
‫ลำดับชั้น
‫ตกลง.
‫ขณะนี้เรามีภาพเฉลี่ยมากกว่า 500 ภาพต่อโหนด
‫ตกลง.
‫โดยพื้นฐานแล้วอิมเมจเน็ตเป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของ
‫14 กว่า 14 ล้านภาพ
‫และเพื่อให้รูปแบบเหล่านี้ พารามิเตอร์เหล่านี้คือสิ่งที่เน็ตมือถือได้เรียนรู้จากการฝึกอบรมบนเน็ตเวิร์กอิมเมจ
‫นี่คือสิ่งที่สวยงามเกี่ยวกับการโอนย้ายการเรียนรู้ คือรูปแบบทั้งหมดที่เน็ตมือถือได้เรียนรู้ผ่านเลเยอร์เหล่านี้ที่นี่
‫และอีกอย่าง นี่คือเหตุผลที่พวกเขาเรียกมันว่าการเรียนรู้เชิงลึก เพราะโดยพื้นฐานแล้ว แต่ละเลเยอร์เหล่านี้คือเลเยอร์ในโครงข่ายประสาทของเรา
‫ดังนั้นหากคุณจินตนาการถึงสิ่งนี้ ให้ขยายออกไปทีละอัน
‫เป็นเลเยอร์และด้วยเหตุนี้ที่พวกเขาเรียกมันว่าลึกก็เพราะว่าไดอะแกรมมักจะมีชั้นอินพุตและจากนั้นมันก็จะลงและลงและลงและลงและลง
‫ดังนั้นโดยเนื้อแท้แล้ว สิ่งที่แต่ละเลเยอร์เหล่านี้เป็นแบบจำลองขนาดเล็กภายในตัวมันเอง
‫ดังนั้น นี่เป็นเพียงแบบจำลองการค้นหารูปแบบหลายแบบที่ซ้อนกันเป็นชั้นๆ ดังนั้น คำว่าการเรียนรู้เชิงลึก
‫ดังนั้นถ้าเรากลับมา
‫นี่คือสิ่งที่ชั้นฐานของเราเป็น
‫รูปแบบห้าและครึ่งล้านที่เน็ตมือถือ v2 พบในเน็ตภาพ
‫และตอนนี้เราได้ใช้รูปแบบที่พบในปัญหาของเราเอง
‫ดังนั้น แทนที่จะพยายามค้นหาตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งอาจใช้เวลาหลายชั่วโมงและพลังประมวลผลมากมายที่เราไม่มีจริงๆ
‫เรากลับใช้พวกมันและฝึกพารามิเตอร์ 120,000 ค่าของเราเอง
‫นี่คือชั้นหนาแน่นของเราตรงนี้
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะฝึก
‫ดังนั้นเรากำลังจะส่งภาพไปยังเน็ตมือถือ
‫มันจะใช้รูปแบบพื้นฐานเพื่อหาว่ามีอะไรอยู่ในภาพของเรา
‫และสุดท้าย เราจะติดเลเยอร์นี้ไว้ด้านบนแล้ว เฮ้ เรามีข้อมูลของเราเอง ข้อมูลที่ไม่ใช่ตาข่ายภาพ
‫แต่ลองใช้สิ่งที่คุณคิดในตาข่ายภาพเพื่อจำแนกว่าสุนัขตัวไหน สายพันธุ์อยู่ในรูปถ่ายบางรูป
‫ตอนนี้เรามีโมเดลแล้ว เราอาจจำเป็นต้องโทรกลับ
‫คุณอาจสงสัยว่าการโทรกลับคืออะไร
‫มาบันทึกไว้ในวิดีโอถัดไปที่เราสร้างการโทรกลับ
‫แล้วหลังจากนั้น เราจะสร้างฟังก์ชันที่จะฝึกโมเดลของเรา
‫นั่นฟังดูเป็นความคิดที่ดีสำหรับฉัน