‫Được rồi.
‫Và bây giờ chúng ta đã có mô hình tạo chức năng lạ mắt này.
‫Điều gì đang xảy ra ở đây khi chúng ta gọi là tóm tắt mô hình?
‫Sau khi chúng tôi đã tạo một phiên bản của mô hình của mình, chúng tôi đã có loại bố cục, lớp của người chăm sóc.
‫Vì vậy, chúng tôi đi lên đây, chúng tôi có lớp của người chăm sóc trung tâm có ý nghĩa.
‫Chúng tôi có bội số hình dạng đầu ra và số tham số 5,432,713.
‫Đó là một con số khá lớn khi chúng ta đến đây, tổng thông số và sau đó chúng ta có ở đây các thông số
‫có thể huấn luyện và các thông số không thể huấn luyện.
‫Và có vẻ như các thông số không có khả năng đào tạo xếp hàng với số tham số này hoặc các thông số tham số là viết tắt
‫của tham số.
‫Và chúng ta có một lớp khác ở đây được gọi là dày đặc với số tham số 120,240.
‫Điều đó tương ứng với lớp dày đặc của chúng tôi ở đây.
‫Hừ!
‫Tốt.
‫Đây là một trong những điều đáng kinh ngạc về lợi ích của việc học chuyển tiếp.
‫Lý do nó cho biết các tham số hoặc thông số không thể đào tạo là vì chúng tôi đang sử dụng mobile net v2.
‫Và bây giờ nếu chúng ta đến đây, đây là những mô hình mà net di động v2 đã học được trong suốt các
‫lớp ở đây.
‫Hoặc bằng cách lặp đi lặp lại nếu chúng ta quay trở lại đầu bài viết này, bằng cách liên tục xem qua các
‫hình ảnh của chúng tôi hoặc các hình ảnh mà Mobile V hai ban đầu được đào tạo tốt hơn, đó là thuật ngữ chính xác ở
‫đó.
‫Vì vậy, nó đã đi qua tất cả những hình ảnh này.
‫Và nếu bạn đang thắc mắc mobile net v2 đã trải qua những hình ảnh nào?
‫Chà, nó được đào tạo nếu chúng ta đọc qua đây.
‫Hình ảnh Figo net.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, trọng số của nó ban đầu được thu thập bằng cách đào tạo về bộ dữ liệu ILS VRC 2012 CLS cho mạng hình ảnh phân loại
‫hình ảnh.
‫Hừ!
‫Được rồi, chúng ta hãy tìm mạng hình ảnh đó.
‫Họ đề cập đến nó?
‫Mạng hình ảnh là một cơ sở dữ liệu hình ảnh được tổ chức theo từ net.
‫Hệ thống cấp bậc.
‫Được chứ.
‫Hiện tại, chúng tôi có trung bình hơn 500 hình ảnh trên mỗi nút.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, về cơ bản mạng hình ảnh là một cơ sở dữ liệu lớn của.
‫14 trên 14 triệu hình ảnh.
‫Và do đó, các mẫu này các thông số này là những gì mạng di động đã học được qua đào tạo về mạng hình ảnh.
‫Và đây là cái hay của việc học chuyển nhượng là tất cả những mẫu mà net di động đã học được
‫qua những lớp này ở đây.
‫Và nhân tiện, đây là lý do tại sao họ gọi nó là học sâu, bởi vì về cơ bản mỗi một trong
‫những lớp này là một lớp trong mạng nơ-ron của chúng ta.
‫Vì vậy, nếu bạn tưởng tượng ra điều này, hãy mở rộng nó ra, từng cái một.
‫Là một lớp, và do đó lý do họ gọi nó là sâu là bởi vì các sơ đồ thường có một lớp đầu vào và
‫sau đó nó cứ tiếp tục đi xuống và xuống và xuống và xuống và xuống.
‫Và vì vậy vốn dĩ mà mỗi lớp này thực sự là một mô hình nhỏ bên trong chúng.
‫Vì vậy, đây chỉ là nhiều mô hình tìm kiếm mô hình được xếp chồng lên nhau, do đó có thuật ngữ
‫học sâu.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay trở lại.
‫Đây là lớp cơ sở của chúng ta.
‫Năm triệu rưỡi mẫu mà mobile net v2 đã tìm thấy trong mạng hình ảnh.
‫Và bây giờ chúng ta có thể sử dụng những mẫu mà nó được tìm thấy trong vấn đề của chính chúng ta.
‫Vì vậy, thay vì tự mình thử và tìm chúng từ đầu, việc này có thể mất hàng giờ
‫và rất nhiều sức mạnh tính toán mà chúng ta không thực sự có, chúng ta phải sử dụng chúng và đào tạo 120.000 thông số của riêng mình.
‫Vì vậy, đây là lớp dày đặc của chúng tôi ở đây.
‫Đó là những gì chúng tôi sẽ đào tạo.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ cung cấp hình ảnh cho mạng di động.
‫Nó sẽ sử dụng các mẫu đường cơ sở của nó để tìm ra những gì trong hình ảnh của chúng tôi.
‫Và cuối cùng, chúng ta sẽ dán lớp này lên trên và tiếp tục, này, chúng ta có dữ liệu của riêng mình, dữ liệu không phải
‫là mạng hình ảnh, nhưng hãy sử dụng những gì bạn đã tìm ra trong mạng hình ảnh để phân loại con chó nào giống trong
‫một bức ảnh nhất định.
‫Bây giờ chúng ta đã có một mô hình, chúng ta có thể cần thực hiện một số lệnh gọi lại.
‫Bạn có thể tự hỏi gọi lại là gì.
‫Chà, hãy để dành điều đó cho video tiếp theo, nơi chúng ta tạo một số lệnh gọi lại.
‫Và sau đó, chúng ta sẽ tạo một hàm để đào tạo mô hình của chúng ta.
‫Điều đó nghe có vẻ là một ý kiến hay đối với tôi.