‫Betapa menariknya keseluruhan ini, kami masih jauh dari berjuang untuk mendapatkan gambar dan pendirian kami, label kami
‫menjadi tenses, mempersiapkan hari kami di memilih model di hub aliran tensor, membuat panggilan balik model.
‫Kami akhirnya pada tahap di mana kami siap untuk melatih model pembelajaran mendalam pertama kami, jadi mari
‫buat pelatihan heading, sebuah model.
‫Sekarang kita akan menempatkan subset data, karena jika Anda ingat kembali ketika kita
‫membagi data kita, kita hanya akan memulai pelatihan pada 1000 gambar karena mengapa kita ingin melakukan itu?
‫Jadi mari kita di sini, model pertama kita hanya akan melatih seribu gambar untuk memastikan semuanya
‫bekerja.
‫Jadi itulah yang kami coba lakukan.
‫Kami mencoba meminimalkan waktu kami di antara eksperimen.
‫Jadi kita mulai dengan memulai pada subset data untuk memastikan semua kode yang saya maksud, mungkin rusak.
‫Benar.
‫Jadi kami ingin memastikan bahwa itu berfungsi sebelum kami menghabiskan waktu lama untuk melatih 10.000 gambar,
‫karena pelatihan seribu gambar akan jauh lebih cepat daripada 10.000 gambar.
‫Dan Anda bisa membayangkan hal yang sama berlaku jika Anda meningkatkannya menjadi 100000 gambar atau dalam kasus gambar bersih
‫empat belas koma dua juta.
‫Jadi ada satu variabel lagi yang harus kita definisikan sebelum kita bisa melatih model, dan itu adalah
‫jumlah epoch.
‫Jadi jumlah epoch adalah berapa banyak lintasan data yang kita ingin model kita lakukan.
‫Dan sebuah pass, dapat Anda bayangkan, setara dengan model kami, mencoba menemukan pola di setiap gambar anjing dan
‫melihat pola mana yang berhubungan dengan setiap label.
‫Mari kita pergi ke sini sekarang zaman.
‫Sama dengan seratus dan kita akan melakukan sesuatu yang keren di sini, kita akan
‫membuat slider kecil seperti yang kita miliki sebelum Harran.
‫Dan kemudian kita akan membuat tipe slider dan kemudian laki-lakinya akan menjadi 10, Mac bisa menjadi 100, dan kemudian langkahnya bisa
‫menjadi 10.
‫Lihat itu.
‫Betapa kerennya itu?
‫Jadi jika kita ingin melakukan 10 epoch, kita bisa melakukan 10.
‫Tapi kami akan tetap pada 100 karena kami mendapat panggilan balik penghentian awal kami dan kami akan melihat
‫semua ini beraksi dalam satu detik.
‫Tetapi pada dasarnya, apa yang akan dilakukan oleh kartu pelatihan jika kita kembali ke Keano
‫kita, satu zaman akan memberi model kita satu kesempatan untuk melihat semua data pelatihan dan kemudian memvalidasinya dari mereka.
‫100 epoch, jadi kami memberikan model kami hingga 100 peluang untuk melalui kumpulan data pelatihan dan mencari
‫tahu polanya.
‫Jadi itu akan melewati apa, itu akan melewati lapisan ini.
‫Kami akan meneruskan gambar pelatihan kami ke model kami.
‫Ini akan melalui lapisan ini.
‫Dan kemudian model kita, saat mempelajari pola, akan menebak label mana yang termasuk dalam gambar
‫mana.
‫Dan semakin buruk tebakannya, semakin tinggi kerugiannya.
‫Jadi di situlah Adam masuk.
‫Ingat bahwa pria di bawah bukit di International Hill Dissent Championships memberi tahu
‫model kami bagaimana ia dapat meningkatkan tebakannya di setiap zaman.
‫Dan kemudian kita akan melihat bagaimana model kita bekerja pada tingkat akurasi, karena kita memiliki
‫juri penonton yang mengawasi seberapa baik kinerja model kita.
‫Jadi, sekali lagi, jika semua ini tidak masuk akal, itu akan lebih masuk akal setelah kita benar-benar mulai
‫menjalankan model.
‫Jadi mari kita lakukan satu pemeriksaan terakhir.
‫Pemeriksaan terakhir adalah untuk terakhir kalinya untuk memastikan kami menggunakan GPU, karena jika kami tidak menggunakan GPU, pelatihan model
‫gambar kami ini akan memakan waktu yang sangat lama.
‫Anda melihat di awal bahwa GPU dapat mempercepat kode kami hingga 30 kali lipat dan terkadang lebih.
‫Mari kita tulis kode itu.
‫Periksa untuk memastikan kami masih menjalankan GPU dengan sangat baik.
‫GPU.
‫Tersedia, dan kemudian kita akan pergi.
‫Ya.
‫Jika T F. config, paling tidak perangkat fisik.
‫Dan kemudian kami ingin memeriksa G. P. SEBUAH. lain tidak tersedia, jadi ini hanya kode yang sama yang kami tulis di atas.
‫Namun kita membutuhkan GPU untuk dapat menjalankannya dalam waktu yang cukup lama.
‫Ya, kami juga bisa memeriksa di sini.
‫Ingat, itu sedikit trik pintas, tapi saya suka mengatakan ini cetak di sini sekarang.
‫Boom, kita punya G. P. SEBUAH. berjalan, kita sudah menyiapkan sejumlah epoch,
‫mari buat fungsi sederhana yang melatih model.
‫Jadi mari kita benar di sini.
‫Mari kita buat sebuah fungsi yang melatih sebuah model dan fungsi tersebut akan membuat sebuah model menggunakan create model.
‫Dan kemudian kami ingin menyiapkan panggilan balik papan kesepuluh.
‫Menggunakan fungsi kami selanjutnya, jadi buat.
‫Lihat, di sinilah fungsi pembuatan benar-benar berperan bagi kami di sini.
‫Jika tidak, kita harus menulis kode ad hoc.
‫Tetapi fungsi menulis untuk memulai membutuhkan waktu sedikit lebih lama, tetapi dalam jangka panjang menghemat waktu kita.
‫Jadi panggil fungsi pada model kami, parsing data pelatihan, data validasi.
‫Sejumlah zaman untuk dilatih.
‫Yang sekarang menjadi kotak.
‫Kami membenarkan bahwa dengan slider kecil kami yang sakit dan kovács, yang merupakan fungsi pembantu kami yang
‫ingin kami gunakan, dan akhirnya kami ingin mengembalikan model, kami akan mengubahnya menjadi penurunan harga.
‫Itu terlihat fenomenal.
‫Oke, mari kita pergi ke sini.
‫Ada fungsi untuk melatih dan mengembalikan model yang terlatih.
‫Jadi di sini kita dilatih dengan baik.
‫Aku tidak percaya kita akhirnya sampai seperti ini.
‫Ini luar biasa.
‫Kami sedang melatih Deep Learning dan mengetahui jaringan pertama kami.
‫Jadi kereta diberikan model dan mengembalikan versi terlatih.
‫Bagus dan sederhana.
‫Ingat, meskipun kita semakin bersemangat bukan berarti kita kehilangan kebiasaan komunikatif kita, jadi kita
‫akan membuat model.
‫Jadi kita akan membuat model sama, katakanlah, di sinilah fungsi buat model kita masuk.
‫Oh ya.
‫Itu sangat memuaskan untuk ditulis.
‫Dan kemudian kami membuat sesi papan baru setiap kali kami melatih model.
‫Karena ingat, dengan papan Tensas kami, dengan panggilan balik papan Tensas kami, kami sebenarnya hanya memanggil Papan
‫Estancia.
‫Kami tidak membutuhkan panggilan balik yang kami atur fungsi kami.
‫Jadi jika kita kembali ke sini setiap kali dipanggil, itu akan membuat folder baru di log dengan tanggal
‫waktu saat ini.
‫Jadi ini penting karena setiap kali kami menjalankan fungsi model kereta kami, jadi setiap kali
‫kami mencoba melatih model baru, eksperimen baru, kami membuat folder log, yang kemudian kami dapat melacak kinerja model
‫kami.
‫Jadi itu adalah hal yang sangat membantu di kemudian hari ketika kami mencoba mengevaluasi eksperimen mana yang lebih baik daripada eksperimen
‫lainnya.
‫Dan kemudian kita menyesuaikan model dengan data yang lewat pada panggilan balik yang kita buat.
‫Sekarang, sekali lagi, mungkin ada cara yang lebih baik untuk melakukan fungsi ini, tetapi kami hanya
‫mencoba membuatnya berfungsi.
‫Dan kemudian kita bisa kembali setelah kita melewati fase pemasangan model untuk pertama kalinya
‫dan memperbaikinya.
‫Mari kita membuat model agar sesuai dan kita akan melewatinya.
‫X sama dengan data kereta, yang merupakan kumpulan data, jika Anda ingat, yang berisi gambar dan label.
‫Jadi zaman akan menjadi zaman Naameh, a. k. sebuah. berapa kali model kami diizinkan untuk melihat
‫data pelatihan sebelum berhenti?
‫Atau berapa banyak peluang model kita harus melewati seluruh dataset pelatihan untuk menemukan pola dan
‫kemudian data validasi?
‫Dia akan menjadi data yang valid, yang merupakan kumpulan data juga, atau kumpulan data, maaf, dan frekuensi validasi
‫adalah seberapa sering kita ingin menguji pola yang ditemukan model kita pada set validasi kita.
‫Dan kami menyetelnya menjadi satu karena kami ingin menguji polanya yang ditemukan di set pelatihan
‫pada data validasi setiap epoch.
‫Jadi begitu sebuah Epoch dan kemudian callback kami berada di papan Bordewich, kami baru saja membuat di atas
‫dengan fungsi kami dan menghentikan whoof lebih awal.
‫Dan kemudian kami ingin mengembalikan model sedikit.
‫Kembalikan model yang dipasang.
‫Betapa kerennya itu dan sekarang kami dapat menyesuaikan model kami dengan data.
‫Mengapa sesederhana pergi.
‫Model, ECLSS, model kereta.
‫Anda melihat manfaat dalam membuat fungsi sehingga kami dapat menjalankan fungsi ini setelah melakukan banyak eksperimen
‫yang berbeda nanti.
‫Dan jadi apakah Anda siap sekarang?
‫Sedikit kabar gembira di sini.
‫Saat melatih model untuk pertama kalinya, terutama pada data gambar atau jenis data
‫skala besar lainnya, epoch pertama biasanya akan memakan waktu paling lama dibandingkan dengan yang lainnya.
‫Sekarang, ini karena fungsi yang kita tulis adalah mendapatkan data dan sudah diinisialisasi.
‫Jadi a. k. sebuah. memuat data ke dalam memori GPU kami.
‫Sekarang, menggunakan lebih banyak data biasanya akan memakan waktu lebih lama, itulah sebabnya kami memulai dengan
‫seribu gambar dan setelah periode pertama.
‫Benar, kami telah mengaturnya sehingga dibatasi hingga 100, yang pertama mungkin memakan waktu beberapa
‫menit setelah airpark pertama, APOC berikutnya hanya perlu beberapa detik.
‫Jadi Anda siap.
‫Kita akan melakukan ini bersama.
‫Semoga saja semua fungsi kami, karena ini sebenarnya tergantung pada beberapa baris kode yang adil di
‫sini.
‫Katakanlah, jika berhasil tiga banding satu.
‫Lihat gedung itu, model dengan mobile net V2.
‫Aku menyilangkan jari.
‫Saya harap Anda juga melakukannya.
‫Oh, ya, itu mulai.
‫Lihat, ini dia, zaman satu dari 100.
‫Karena kotak diatur ke 100.
‫Jadi itu akan melatih untuk 25 langkah, yang berarti ukuran batch kami, jadi jika kami pergi, kami memiliki 800 gambar di set pelatihan kami
‫karena ingat, kami memulai dengan seribu.
‫Jadi jika kita membaginya dengan 32, kita mendapatkan dua puluh lima.
‫Jadi itu sebabnya pelatihan adalah dua puluh lima langkah, karena ada ukuran batch tiga puluh dua dan validasi.
‫Jika kita pergi dua ratus dibagi tiga puluh dua, itu akan dibulatkan.
‫Jadi dibulatkan menjadi tujuh.
‫Itu sebabnya kami memiliki validasi.
‫Jadi 200 gambar di atas bujangan adalah 30 sampai.
‫Dan periksa ini.
‫Di sana kita pergi.
‫Sekitar lima menit, dan inilah yang saya bicarakan dengan kerugian, jadi sekarang semua hal yang
‫kita buat di sini, jadi kerugian.
‫Jadi tujuan kami adalah ingat untuk meminimalkan kerugian.
‫Karena kita di atas bukit, kita takut ketinggian, kita mau ke bawah
‫bukit, mau meminimalkan loss function?
‫Kerugiannya adalah ketinggian bukit.
‫Kami turun ke sini.
‫Jadi mudah-mudahan angka ini turun, tapi kami ingin memaksimalkan akurasi.
‫Jadi dengan begitu kita akan tahu apakah model kita training atau tidak, apakah itu pola pembelajaran,
‫loss ini harus turun, akurasi ini harus naik.
‫Jadi ini akan memakan waktu beberapa menit untuk melewati zaman pertama.
‫Saya akan menunggu sampai melewati epoch pertama dan kemudian saya akan mempercepat video ini dan saya akan melihat Anda
‫setelah melewati epoch pertama karena Anda akan melihat epoch berikutnya setelah ini.
‫Jadi Epoch dua dari 100 akan menjadi cukup cepat karena kami menggunakan GPU.
‫Satu-satunya alasan yang pertama membutuhkan waktu adalah karena harus memuat semua gambar itu ke dalam memori
‫GPU.
‫Saya akan melihat Anda cukup instan, tetapi bagi saya, itu akan menjadi sekitar tiga menit.
‫Baiklah, aku kembali.
‫Jadi kita punya ETA di sini, yang berarti perkiraan waktu kedatangan, tersisa sekitar 12 detik di
‫zaman pertama ini selama semuanya berjalan sesuai rencana.
‫Dan Anda dapat melihat kerugiannya sedikit berkurang dan akurasinya meningkat.
‫Jadi ini adalah hal yang baik.
‫Sekarang, apa yang harus kita lihat di akhir epoch pertama ini, jika kita menyelesaikan dengan benar, kita harus mengatakan
‫ini hilang pada set pelatihan dan akurasi pada set pelatihan.
‫Kita akan melihat hilangnya data validasi dan akurasi pada set validasi muncul kapan saja sekarang.
‫Jadi kita tunggu saja.
‫Jadi mungkin yang dilakukannya sekarang adalah sedikit lebih lama dari 12 detik,
‫tetapi memuat data validasi ke dalam memori sehingga dapat menghitung dan mengevaluasi kinerjanya pada kumpulan data itu.
‫Saya tidak percaya kami melakukan ini, kami seperti menyinari model bersama secara real time.
‫Ini sangat fenomenal.
‫Saya tidak pernah melakukan ini sebelumnya.
‫Itu selama kode Anda berfungsi.
‫Ini dia.
‫Lihat itu.
‫Jadi sekarang kita memiliki ini, kita tidak berbicara tentang kita memiliki metrik ini pada data pelatihan dan metrik
‫ini pada validasi.
‫Jadi lihat seberapa cepat akurasi kami meningkat.
‫Sekarang, saya katakan bahwa zaman akan semakin cepat.
‫Lihat itu.
‫Yang pertama memakan waktu sekitar lima menit, tetapi ini membutuhkan waktu lima detik.
‫Kami sudah berada di satu titik akurasi nol.
‫Itu akurasi 100 persen pada data pelatihan.
‫Itu gila.
‫Jadi apa yang dikatakan ini sebenarnya adalah ada baiknya model kita overfitting karena kinerjanya jauh
‫lebih baik pada data pelatihan daripada pada data validasi.
‫Tapi ini bagus, model kami bekerja, menemukan pola, menggunakan apa yang telah dipelajari oleh mobile
‫net V2 dan image net dan menerapkannya pada anjing kami.
‫Penglihatan anjing kumpulan data menjadi hidup begitu stoate.
‫Sekarang, saya harap Anda juga berjalan seperti ini karena kita sedang melatih model bersama-sama secara real time.
‫Ini indah.
‫Jadi yang harus kita lihat adalah setelah akurasi validasi berhenti meningkat untuk beberapa epoch,
‫jadi, tiga, karena callback penghentian awal kita, itu akan menghentikan pelatihan.
‫Jadi kami sebenarnya tidak berpikir kami akan mencapai 100 epoch, bahkan mungkin tidak mendekati, karena lihat
‫di sini kami mendapatkan akurasi satu titik nol dengan sedikit kerugian pada data pelatihan kami.
‫Jadi di sini kita pergi.
‫Itu berhenti.
‫Jantungku berpacu.
‫Itu fenomenal, jadi saya katakan apa yang saya maksud, epoch pertama memakan waktu cukup lama karena
‫itu memuat data ke dalam memori setelah dimuat, data awal itu di dalam memori, GPU
‫hanya akan berjalan, baiklah, saatnya untuk menginjak gas dan akan menyalakan afterburner atau gas.
‫Tidak ada rem, sayang.
‫Jadi kami mencapai 18 dari 100 zaman.
‫Dan kami dapat melihat bahwa model kami pada kumpulan data pelatihan kami bekerja dengan akurasi 100 persen.
‫Itu cukup gila.
‫1. 0.
‫Anda harus mengalikan angka ini dengan 100.
‫Kerugiannya cukup rendah.
‫Maksudku, kehilangan nol itu sempurna.
‫Tetapi kami dapat mengatakan bahwa model kami overfitting karena kinerjanya jauh lebih baik pada data
‫pelatihan daripada pada data validasi.
‫Jadi jika kita kembali, sepertinya model kita telah menghafal materi pelajaran daripada prinsip-prinsip Pemecahan Masalah
‫dari materi pelajaran tersebut.
‫Dan itu berjuang untuk beradaptasi dengan kumpulan data yang belum pernah dilihat sebelumnya, alias ujian praktik atau kumpulan validasi kami.
‫Jadi saat ini model kami memiliki kemampuan yang buruk untuk menggeneralisasi.
‫Jadi itu menurut saya cukup untuk satu video.
‫Itu banyak kegembiraan.
‫Apa yang saya ingin Anda lakukan sedikit pekerjaan rumah adalah sebelum kita pergi dan memeriksa log papan di video
‫berikutnya, karena kami telah menggunakan panggilan papan Tenzer kami sebelumnya.
‫Saya ingin Anda memeriksa ini adalah pertanyaan apakah ini benar-benar penting setelah kami mencoba membuat model.
‫Saya ingin Anda bertanya.
‫Sepertinya model kami memberi makan berlebihan karena performanya.
‫Jauh lebih baik pada kumpulan data pelatihan daripada kumpulan data validasi.
‫Apa saja cara untuk mencegah model overfitting dalam pembelajaran mendalam, jaringan saraf?
‫Jadi kita akan mengubahnya menjadi knockdown.
‫Itu pertanyaan yang saya ingin Anda cari sebelum kita masuk ke video berikutnya, apa saja cara untuk mencegah model
‫overfitting dan jaringan yang dikenal dalam?
‫Jadi periksa itu bahkan jika Anda tidak yakin dengan mereka.
‫Saya hanya ingin Anda mulai penasaran tentang apa yang terjadi, dan saya ingin Anda
‫berhenti menangkap petunjuk kapan model Anda overfitting, seperti performa yang jauh lebih baik pada set data
‫pelatihan daripada set data validasi.
‫Dan sedikit catatan di sini, perhatikan overfitting untuk memulai adalah hal yang baik.
‫Artinya model kita sedang belajar.
‫Jadi saya sangat senang karena kami baru saja melatih jaringan saraf pembelajaran mendalam pertama
‫kami bersama-sama menggunakan visi transfer pembelajaran anjing menjadi hidup.
‫Jadi kami menyelesaikan pelatihan model, setidaknya subset pertama dari model.
‫Ini bukan pada data lengkap.
‫Ini hanya pada seribu gambar.
‫Jadi langkah kita selanjutnya adalah jika kita masuk ke keynote kita, apa yang kita lakukan?
‫Jadi kami menyesuaikan model dengan data.
‫Kami belum membuat prediksi.
‫Jadi yang mungkin kami lakukan adalah mengevaluasi model menggunakan callback papan tensor kami sehingga Anda dapat melihatnya.
‫Dan kemudian kami akan mencari cara untuk membuat prediksi dengan model terlatih kami.
‫Terdengar seperti sebuah rencana.
‫Jadi lihat pertanyaan ini dan sampai jumpa di video berikutnya.