‫น่าตื่นเต้นอะไรเช่นนี้?
‫โอ้ เราได้ไปไกลจากการต่อสู้เพื่อให้ภาพของเราอยู่ในกาล ป้ายกำกับของเราในกาล เตรียมข้อมูลของเรา
‫เลือกแบบจำลองบนฮับ TensorFlow
‫การสร้างการเรียกกลับของแบบจำลอง
‫ในที่สุด เราก็มาถึงขั้นตอนที่เราพร้อมที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกครั้งแรกของเรา
‫เรามาสร้าง heading training เป็น model กันเถอะ
‫ตอนนี้เราจะใส่ชุดย่อยของข้อมูล เพราะถ้าคุณจำได้เมื่อเราแยกข้อมูลออก
‫เราจะเริ่มฝึกแค่ 1,000 ภาพเท่านั้น เพราะเหตุใดเราจึงต้องการทำเช่นนั้น
‫มากันตรงนี้เลย
‫รุ่นแรกของเราจะฝึกเพียง 1,000 ภาพเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างทำงาน
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังพยายามทำ
‫เรากำลังพยายามลดเวลาระหว่างการทดลอง
‫ดังนั้นเราจึงเริ่มโดยเริ่มจากชุดย่อยของข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าโค้ดทั้งหมดนี้อาจเสียหายได้
‫ใช่ไหม
‫ดังนั้นเราจึงต้องการให้แน่ใจว่ามันใช้งานได้จริง ก่อนที่เราจะใช้เวลานานในการฝึกกับ 10,000
‫ภาพ เพราะการฝึกกับภาพนับพันภาพจะเร็วกว่า 10,000 ภาพมาก
‫และคุณสามารถจินตนาการได้เหมือนกัน ถ้าคุณเพิ่มเป็น 100,000 ภาพ หรือในกรณีของภาพ
‫สุทธิ 14 2 ล้าน.
‫มีอีกตัวแปรหนึ่งที่เราต้องกำหนด
‫ก่อนที่เราจะสามารถฝึกโมเดลและนั่นคือจำนวนยุค
‫ดังนั้นจำนวนยุคคือจำนวนข้อมูลที่เราต้องการให้แบบจำลองของเราทำ
‫และคุณลองนึกภาพออกว่าการผ่านนั้นเทียบเท่ากับแบบจำลองของเราที่พยายามค้นหารูปแบบในภาพสุนัขแต่ละตัว
‫และดูว่ารูปแบบใดที่เกี่ยวข้องกับป้ายแต่ละป้าย
‫มาต่อกันที่นี้เลย ยุคสมัย
‫เท่ากับ 100
‫และเรากำลังจะทำสิ่งที่เจ๋งที่นี่
‫เรากำลังจะสร้างตัวเลื่อนเล็กๆ เหมือนที่เคยทำมาก่อน Harambe
‫จากนั้นเราจะสร้างตัวเลื่อนประเภท จากนั้นค่าต่ำสุดจะเป็นสิบ ค่าสูงสุดคือ 100 และขั้นตอนอาจเป็นสิบ
‫ดูนั่นสิ
‫มันเจ๋งแค่ไหน?
‫ดังนั้นถ้าเราต้องการทำสิบยุค เราก็ทำได้สิบ
‫แต่เราจะทำให้มันอยู่ที่ 100 เพราะเรามีการหยุดการติดต่อกลับก่อนกำหนด และเราจะได้เห็นการดำเนินการทั้งหมดนี้ในไม่กี่วินาที
‫แต่โดยพื้นฐานแล้วการฝึกอบรมผ่านจะทำอะไรได้บ้าง
‫หากเราย้อนกลับไปที่ประเด็นสำคัญของเรา ยุคหนึ่งจะทำให้แบบจำลองของเรามีโอกาสดูข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมด
‫จากนั้นจึงตรวจสอบความถูกต้องจากที่นั่น
‫100 ยุค
‫ดังนั้นเราจึงให้โอกาส 100 แก่โมเดลของเราในการผ่านชุดข้อมูลการฝึกและหารูปแบบ
‫มันก็จะผ่านอะไรไปบ้าง
‫มันจะผ่านชั้นเหล่านี้
‫เราจะส่งต่อภาพการฝึกของเราไปยังโมเดลของเรา
‫มันจะผ่านชั้นเหล่านี้
‫จากนั้นโมเดลของเรากำลังเรียนรู้รูปแบบ กำลังจะเดาว่าฉลากใดเป็นของภาพใด
‫และยิ่งเดาได้แย่เท่าไหร่ ก็ยิ่งขาดทุนมากขึ้นเท่านั้น
‫นั่นคือที่ที่อดัมเข้ามา
‫โปรดจำไว้ว่าผู้ชายที่อยู่ด้านล่างของเนินเขาที่ International Hill Descent Championships กำลังบอกแบบจำลองของเราว่าจะสามารถปรับปรุงการคาดเดาได้อย่างไรในแต่ละยุค
‫แล้วเราจะมาดูกันว่าโมเดลของเราทำงานอย่างไรในระดับความแม่นยำ เพราะเรามีผู้ตัดสินผู้ชมอยู่ที่ด้านล่างสุดของเนินเขา
‫คอยดูว่าโมเดลของเราทำงานได้ดีเพียงใด
‫อีกครั้ง หากทั้งหมดนี้ไม่สมเหตุสมผล มันจะสมเหตุสมผลมากขึ้นเมื่อเราเริ่มใช้งานแบบจำลองจริงๆ
‫มาทำการตรวจสอบขั้นสุดท้ายกัน
‫การตรวจสอบขั้นสุดท้ายเป็นครั้งสุดท้ายเพื่อให้แน่ใจว่าเราใช้ GPU เพราะหากเราไม่ได้ใช้ GPU การฝึกอบรมโมเดลของเราเกี่ยวกับรูปภาพจะใช้เวลานานมาก
‫คุณเห็นตั้งแต่แรกแล้วว่า GPU สามารถเพิ่มความเร็วโค้ดของเราได้ถึง 30 เท่าและบางครั้งก็มากกว่านั้น
‫มาเขียนโค้ดกัน
‫ตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าเรายังคงใช้งานมุมมอง JPG
‫พิมพ์เลย
‫จีพียู
‫มีอยู่.
‫แล้วเราจะไปกัน
‫ใช่.
‫ถ้า TPH config รายการอุปกรณ์ทางกายภาพ
‫จากนั้นเราต้องการตรวจสอบ cpu อื่น
‫ไม่พร้อมใช้งาน
‫นี่เป็นเพียงโค้ดเดียวกับที่เราเขียนไว้ด้านบน
‫แต่เราจำเป็นต้องมี GPU เพื่อให้สามารถทำงานได้ในระยะเวลาอันยาวนาน
‫ใช่.
‫เรายังสามารถตรวจสอบได้ที่นี่
‫จำไว้ว่านั่นเป็นเคล็ดลับทางลัดเล็กน้อย
‫แต่ฉันชอบที่จะเห็นงานพิมพ์นี้ที่นี่
‫ตอนนี้.
‫บูม.
‫เรามี GPU ทำงาน เราได้ตั้งค่ายุคต่างๆ มากมาย
‫มาสร้างฟังก์ชันง่ายๆ ที่ฝึกโมเดลกัน
‫ลองเขียนมันตรงนี้
‫มาสร้างฟังก์ชันที่ใช้ฝึกโมเดลกันเถอะ
‫และฟังก์ชันจะสร้างโมเดลโดยใช้ create model
‫จากนั้นเราต้องการที่จะตั้งค่าการโทรกลับกระดานตึงเครียด
‫การใช้ฟังก์ชันเทนเซอร์บอร์ดของเรา
‫ดังนั้นสร้าง C.
‫นี่คือจุดเริ่มต้นของการสร้างฟังก์ชั่นสำหรับเราที่นี่
‫มิฉะนั้น เราจะต้องเขียนโค้ดเฉพาะกิจ แต่การเขียนฟังก์ชันเพื่อเริ่มต้นใช้เวลานานกว่าเล็กน้อย แต่ในระยะยาวจะช่วยประหยัดเวลาได้
‫เลยโทร.
‫ฟังก์ชัน fit บนโมเดลของเราส่งข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลการฝึกอบรม
‫มีหลายยุคที่ต้องฝึกฝน
‫ซึ่งไม่ใช่ฝี
‫เราเพียงแค่กำหนดสิ่งนั้นด้วยตัวเลื่อนเล็ก ๆ ที่ป่วยและการโทรกลับซึ่งเป็นฟังก์ชันผู้ช่วยของเราที่เราต้องการใช้
‫และสุดท้ายเราก็อยากให้มันคืนโมเดล
‫เราจะเปลี่ยนเป็นมาร์กดาวน์
‫ที่ดูเป็นปรากฎการณ์
‫โอเค ไปกันเลย
‫สร้างฟังก์ชันเพื่อฝึกและส่งคืนโมเดลที่ฝึกแล้ว
‫ดังนั้นเราจึงอยู่ที่นี่
‫Def รถไฟ.
‫ฉันไม่อยากจะเชื่อเลย ในที่สุดเราก็มาถึงจุดนี้ได้
‫มันอัศจรรย์มาก.
‫เรากำลังฝึกอบรม Deep Learning และ Neural Network เป็นครั้งแรก
‫ดังนั้นรถไฟจะได้รับแบบจำลองและส่งคืนรุ่นที่ฝึกแล้ว
‫ดีและเรียบง่าย
‫จำไว้ว่าแม้ว่าเราจะรู้สึกตื่นเต้นไม่ได้หมายความว่าเรากำลังสูญเสียนิสัยการสื่อสาร
‫เราจะสร้างแบบจำลอง
‫ดังนั้นเราจะใช้โมเดลเท่ากับ
‫สมมติว่านี่คือที่มาของฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองของเรา
‫เออ เขียนได้สะใจมาก
‫จากนั้นเราก็ไปสร้างเซสชั่นกระดานตึงเครียดใหม่ทุกครั้งที่เราฝึกแบบจำลอง
‫เพราะจำไว้ว่า ด้วยบอร์ดเทนเซอร์ของเรา การเรียกกลับของบอร์ดเทนเซอร์ จริงๆ แล้วเราจะเรียกบอร์ดนี้ว่าเทนเซอร์
‫เราไม่ต้องการโทรกลับที่นั่น
‫เราตั้งค่าฟังก์ชันของเรา
‫ดังนั้นหากเรากลับมาที่นี่ทุกครั้งที่มีการเรียก มันจะสร้างโฟลเดอร์ใหม่ในบันทึกพร้อมวันที่เวลาปัจจุบัน
‫นี่เป็นสิ่งสำคัญเพราะทุกครั้งที่เราเรียกใช้ฟังก์ชันโมเดลรถไฟ ดังนั้นทุกครั้งที่เราพยายามฝึกโมเดลใหม่
‫การทดลองใหม่ เรากำลังสร้างโฟลเดอร์บันทึก ซึ่งเราสามารถติดตามประสิทธิภาพของโมเดลของเราได้
‫นั่นจึงเป็นประโยชน์อย่างมากในภายหลัง เมื่อเราพยายามประเมินว่าการทดลองใดได้ผลดีกว่าการทดลองอื่น
‫จากนั้นเราก็ปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูลที่ส่งไป เป็นการเรียกกลับที่เราสร้างขึ้น
‫อีกครั้ง นั่นอาจเป็นวิธีที่ดีกว่าในการทำฟังก์ชันนี้ แต่เราแค่พยายามทำให้มันใช้งานได้
‫จากนั้นเราจะย้อนกลับไปได้หลังจากที่เราผ่านขั้นตอนการปรับโมเดลเป็นครั้งแรก
‫และขัดเกลามัน
‫ไปที่โมเดลพอดีและเราจะผ่านมันไป
‫X เท่ากับข้อมูลรถไฟ ซึ่งเป็นชุดข้อมูล หากคุณจำได้ ซึ่งมีรูปภาพและป้ายกำกับ
‫epochs จะเป็น นัม epochs a เค ก.
‫แบบจำลองของเราได้รับอนุญาตให้ดูข้อมูลการฝึกกี่ครั้งก่อนที่จะหยุด
‫หรือแบบจำลองของเราต้องผ่านชุดข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมดกี่ครั้งเพื่อค้นหารูปแบบแล้วจึงตรวจสอบข้อมูล
‫จะเป็นข้อมูล VAL ซึ่งเป็นกลุ่มข้อมูลเช่นกันหรือชุดข้อมูล
‫เสียใจ.
‫และความถี่ในการตรวจสอบความถูกต้องคือความถี่ที่เราต้องการทดสอบรูปแบบที่แบบจำลองของเราพบในชุดการตรวจสอบความถูกต้อง
‫และเราตั้งค่าเป็นหนึ่งเพราะเราต้องการให้มันทดสอบรูปแบบที่พบในชุดฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง
‫ทุกยุคสมัย
‫ดังนั้นเมื่อถึงยุคแล้วการโทรกลับของเรามีจำนวนถึงสิบครั้งซึ่งเราเพิ่งสร้างขึ้นด้านบนด้วยฟังก์ชันของเราและการหยุดก่อนกำหนด
‫วู้ฮู
‫แล้วเราต้องการคืนโมเดลและใส่นิดหน่อย
‫ส่งคืนรุ่นที่ติดตั้ง
‫มันเจ๋งแค่ไหน?
‫และตอนนี้ เราก็สามารถปรับโมเดลของเราให้เข้ากับข้อมูลได้ง่ายๆ
‫โมเดลเท่ากับโมเดลรถไฟ
‫คุณเห็นประโยชน์ในการสร้างฟังก์ชันเพื่อให้เราสามารถเรียกใช้ฟังก์ชันนี้ได้หลังจากทำการทดลองต่างๆ
‫มากมายในภายหลัง
‫แล้วคุณล่ะ พร้อมหรือยัง?
‫ทีนี้เกร็ดเล็กเกร็ดน้อยที่นี่
‫เมื่อฝึกโมเดลเป็นครั้งแรก โดยเฉพาะกับข้อมูลภาพหรือข้อมูลขนาดใหญ่ประเภทอื่น
‫ยุคแรกมักจะใช้เวลานานที่สุดเมื่อเทียบกับส่วนที่เหลือ
‫นี่เป็นเพราะว่าฟังก์ชันที่เราเขียนนั้นกำลังรับข้อมูลและได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว
‫หรือเรียกอีกอย่างว่าการโหลดข้อมูลลงในหน่วยความจำของ GPU ของเรา
‫โดยทั่วไปแล้ว การใช้ข้อมูลมากขึ้นจะใช้เวลานานขึ้น นั่นคือเหตุผลที่เราเริ่มด้วยรูปภาพ 1,000 รูป
‫และหลังจากยุคแรก
‫ถูกต้อง.
‫เราได้ตั้งค่าเพื่อให้ต่อยอดที่ 100
‫อันแรกอาจใช้เวลาสองสามนาที
‫หลังจากยุคแรก ยุคต่อมาควรใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที
‫ดังนั้นคุณพร้อมแล้ว
‫เราจะทำสิ่งนี้ด้วยกัน
‫ไขว้นิ้วเอาไว้.
‫ฟังก์ชันทั้งหมดของเรา เนื่องจากสิ่งนี้ขึ้นอยู่กับโค้ดสองสามบรรทัดบนนี้
‫สมมุติว่ามันใช้ได้ 3 ต่อ 1
‫โอ้ ดูนั่นสิ
‫การสร้างโมเดลด้วย mobile net v2.
‫ฉันยกนิ้วให้
‫ฉันหวังว่าคุณจะทำเช่นกัน
‫โอ้ใช่.
‫มันกำลังเริ่มต้นขึ้น
‫ดู?
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ยุคที่ 1 ใน 100
‫เนื่องจากยุคถูกตั้งค่าเป็น 100
‫ดังนั้นจะฝึก 25 ขั้นตอน ซึ่งหมายถึงขนาดแบทช์ของเรา
‫ถ้าเราไป เรามีภาพ 800 ภาพในชุดการฝึกของเรา เพราะอย่าลืมว่าเราเริ่มต้นด้วย 1,000 ภาพ
‫ถ้าเราหารมันด้วย 32 เราจะได้ 25
‫นั่นเป็นเหตุผลที่การฝึกมี 25 ขั้นตอน เนื่องจากมีแบทช์ขนาด 32 และการตรวจสอบความถูกต้อง
‫ถ้าเราไป 200 หารด้วย 32 มันจะปัดขึ้น.
‫ก็เลยปัดเศษขึ้นเป็นเจ็ด
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เรามีการตรวจสอบ
‫ดังนั้น 200 ภาพในระดับปริญญาตรีคือ 32
‫และตรวจสอบสิ่งนี้
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เมื่อเวลาประมาณ 5 นาที
‫และนี่คือสิ่งที่ฉันกำลังพูดถึงกับการสูญเสีย
‫ทีนี้ สิ่งเหล่านี้ทั้งหมดที่เราสร้างขึ้นบนนี้
‫จึงขาดทุน
‫ดังนั้นเป้าหมายของเราคืออย่าลืมลดการสูญเสียให้น้อยที่สุด
‫เพราะเราอยู่บนยอดเขา
‫เรากลัวความสูง
‫เราต้องการไปที่ด้านล่างของเนินเขา
‫คุณต้องการลดฟังก์ชันการสูญเสียหรือไม่?
‫การสูญเสียคือความสูงของเนินเขา
‫เรามาลงที่นี่
‫หวังว่าตัวเลขนี้จะลดลง
‫แต่เราต้องการเพิ่มความแม่นยำให้สูงสุด
‫นั่นเป็นวิธีที่เราจะทราบได้ว่าแบบจำลองของเรากำลังฝึกอยู่หรือไม่
‫หากเป็นรูปแบบการเรียนรู้ การสูญเสียนี้ควรลดลง และความแม่นยำควรเพิ่มขึ้น
‫ดังนั้น นี่จะใช้เวลาสองสามนาทีเพื่อผ่านยุคแรก
‫ฉันจะรอจนกว่าจะผ่านยุคแรกไป
‫แล้วฉันจะเร่งความเร็วของวิดีโอนี้ แล้วเจอกันเมื่อผ่านยุคแรกไปแล้ว เพราะคุณจะเห็นยุคต่อๆ
‫มาหลังจากนี้
‫ดังนั้น ยุคที่ 2 ใน 100 จะค่อนข้างเร็วเพราะเราใช้ GPU
‫เหตุผลเดียวที่อันแรกใช้เวลานานเพราะต้องโหลดภาพทั้งหมดลงในหน่วยความจำ
‫GPU
‫เดี๋ยวเจอกันค่ะ แต่อีกประมาณ 3 นาทีนะคะ
‫เอาล่ะ ฉันกลับมาแล้ว
‫ดังนั้นเราจึงมี ETA ที่นี่ ซึ่งหมายถึงเวลาที่มาถึงโดยประมาณ
‫ยุคแรกนี้เหลือเวลาประมาณ 12 วินาที ตราบใดที่ทุกอย่างเป็นไปตามแผน
‫ดังนั้นคุณจึงเห็นการสูญเสียลดลงเล็กน้อยและความแม่นยำเพิ่มขึ้น
‫ดังนั้นนี่เป็นสิ่งที่ดี
‫ทีนี้ สิ่งที่เราควรเห็นในตอนท้ายของยุคแรกนี้ หากเราตั้งตัวได้ถูกต้อง เราควรเห็นว่านี่คือการสูญเสียชุดฝึก
‫และความแม่นยำในชุดฝึก
‫เราควรเห็นการสูญเสียข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องและความถูกต้องของชุดการตรวจสอบความถูกต้องปรากฏขึ้นทุกวินาที
‫ดังนั้นเราจึงรอ
‫ดังนั้นสิ่งที่กำลังทำอยู่ตอนนี้น่าจะนานกว่า 12 วินาทีเล็กน้อย แต่กำลังโหลดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องลงในหน่วยความจำเพื่อให้สามารถคำนวณและประเมินว่าชุดข้อมูลนั้นทำงานอย่างไร
‫ฉันไม่อยากจะเชื่อเลยว่าเรากำลังทำสิ่งนี้อยู่
‫เรากำลังฝึกโมเดลร่วมกันแบบเรียลไทม์
‫นี่เป็นปรากฎการณ์
‫ฉันไม่เคยทำเช่นนี้มาก่อน
‫ตราบใดที่รหัสของคุณยังใช้งานได้
‫ไปเลย.
‫ดูนั่นสิ
‫ตอนนี้เรามีสิ่งนี้
‫ที่ฉันกำลังพูดถึง เรามีเมตริกนี้อยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม และเมตริกนี้อยู่ในการตรวจสอบ
‫มาดูกันว่าความแม่นยำของเราพัฒนาขึ้นได้เร็วแค่ไหน
‫ตอนนี้ฉันบอกคุณแล้วว่ายุคกำลังจะเร็วขึ้น
‫ดูนั่นสิ
‫ครั้งแรกใช้เวลาประมาณ 5 นาที แต่ใช้เวลา 5 วินาที
‫เราอยู่ที่ 1 แล้ว ความแม่นยำ 0
‫นั่นคือความถูกต้อง 100% ของข้อมูลการฝึก
‫นั่นเป็นบ้า
‫ดังนั้นสิ่งที่กำลังบอกเราจริงๆ ก็คือ เป็นสิ่งที่ดีที่แบบจำลองของเรามีการทำงานมากเกินไป เพราะมันทำงานได้ดีกับข้อมูลการฝึกมากกว่าที่เป็นข้อมูลการตรวจสอบ
‫แต่นี่เป็นสิ่งที่ดี
‫โมเดลของเรากำลังทำงาน กำลังค้นหารูปแบบ
‫มันใช้สิ่งที่ Vertu เน็ตมือถือได้เรียนรู้ใน Image net และนำไปใช้กับชุดข้อมูลสุนัขของเรา
‫วิสัยทัศน์ของสุนัขกำลังจะมีชีวิต
‫ฉันตื่นเต้นมาก
‫ตอนนี้ฉันหวังว่าของคุณจะทำงานแบบนี้เช่นกันเพราะเรากำลังฝึกโมเดลด้วยกันแบบเรียลไทม์
‫นี้เป็นสิ่งที่สวยงาม
‫สิ่งที่เราควรเห็นก็คือเมื่อการตรวจสอบความถูกต้องแล้ว ความแม่นยำก็หยุดปรับปรุงในหลายยุคสมัย
‫สาม เนื่องจากการหยุดการติดต่อกลับในช่วงต้นของเรา มันจะต้องหยุดการฝึก
‫ที่จริงแล้วเราไม่คิดว่าเราจะถึง 100 ยุค อาจจะยังไม่ใกล้ด้วยซ้ำเพราะดูที่นี่เราได้รับ
‫1 ความแม่นยำ 0 กับการสูญเสียข้อมูลการฝึกอบรมของเราเล็กน้อย
‫งั้นเราไปกันเลย
‫มันหยุดแล้ว.
‫สำหรับ.
‫หัวใจของฉันกำลังเต้น
‫นั่นเป็นปรากฎการณ์
‫เพื่อดูว่าฉันหมายถึงอะไร
‫ยุคแรกใช้เวลาสักครู่เพราะกำลังโหลดข้อมูลลงในหน่วยความจำ
‫พอโหลดแล้ว.
‫ข้อมูลเริ่มต้นนั้นในหน่วยความจำ GPU กำลังจะไป
‫ไม่เป็นไร.
‫ได้เวลาเหยียบแก๊สแล้วเราจะเปิดเครื่องเผาอาฟเตอร์
‫แก๊สหมด.
‫เบรกไม่อยู่ ที่รัก
‫ดังนั้นเราจึงไปถึง 18 จาก 100 ยุค และเราสามารถเห็นได้ว่าแบบจำลองของเราในชุดข้อมูลการฝึกอบรมของเราทำงานด้วยความแม่นยำ
‫100%
‫ที่บ้าสวย
‫1. 0.
‫คุณได้สองเท่าของจำนวนนี้ด้วย 100
‫ขาดทุนค่อนข้างน้อย
‫ฉันหมายความว่าการสูญเสียศูนย์นั้นสมบูรณ์แบบ
‫แต่เราสามารถบอกได้ว่าแบบจำลองของเรานั้นเหมาะสมเกินไป เพราะมันทำงานได้ดีกับข้อมูลการฝึกมากกว่าที่เป็นข้อมูลการตรวจสอบ
‫ดังนั้นหากเรากลับมา มันเหมือนกับว่าโมเดลของเราจดจำสื่อการเรียนการสอนมากกว่าหลักการแก้ปัญหาของเอกสารหลักสูตรเหล่านั้น
‫และกำลังดิ้นรนเพื่อปรับให้เข้ากับชุดข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เค ข้อสอบฝึกหัดหรือชุดตรวจสอบของเรา
‫ดังนั้นตอนนี้ โมเดลของเรามีความสามารถในการสรุปได้ไม่ดี
‫ใคร?
‫ฉันคิดว่าเพียงพอแล้วสำหรับวิดีโอเดียว
‫นั่นเป็นความตื่นเต้นมาก
‫สิ่งที่ฉันต้องการให้คุณทำการบ้านเล็กน้อยคือ ก่อนที่เราจะไปดูบันทึกของคณะกรรมการเทนเนสซีในวิดีโอหน้า
‫เพราะเราเคยใช้การโทรกลับของคณะกรรมการเซ็นเซอร์ของเรามาก่อน
‫ฉันต้องการให้คุณตรวจสอบคำถามนี้
‫นี่เป็นสิ่งที่สำคัญจริงๆ หลังจากที่เราพยายามสร้างแบบจำลองแล้วหรือไม่?
‫ฉันอยากให้คุณไป
‫คำถาม.
‫ดูเหมือนว่าโมเดลของเราจะฟิตเกินไปเพราะมีประสิทธิภาพ
‫ชุดข้อมูลการฝึกอบรมดีกว่าชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง
‫มีวิธีใดบ้างที่จะป้องกันไม่ให้แบบจำลองมากเกินไปในโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก
‫เราจะเปลี่ยนมันเป็นมาร์กดาวน์
‫นั่นเป็นคำถามที่ฉันต้องการให้คุณค้นหาก่อนที่เราจะเข้าสู่วิดีโอหน้า
‫มีวิธีใดบ้างที่จะป้องกันไม่ให้แบบจำลองเกินพอดีในโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก
‫ดังนั้นตรวจสอบออก
‫แม้ว่าคุณจะไม่แน่ใจในสิ่งเหล่านี้ ฉันแค่ต้องการให้คุณเริ่มสงสัยเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้น
‫และฉันต้องการให้คุณเริ่มทำความเข้าใจกับเบาะแสว่าแบบจำลองของคุณมีสัดส่วนมากเกินไปเมื่อใด เช่น การฝึกปฏิบัติที่ดีขึ้นมาก
‫ชุดข้อมูลมากกว่าชุดข้อมูลการตรวจสอบ
‫และหมายเหตุเล็ก ๆ น้อย ๆ ในที่นี้ การจดบันทึกมากเกินไปเพื่อเริ่มต้นเป็นสิ่งที่ดี
‫หมายความว่าโมเดลของเรากำลังเรียนรู้
‫ฉันรู้สึกตื่นเต้นมากที่เราเพิ่งฝึกโครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียนรู้เชิงลึกเป็นครั้งแรกร่วมกันโดยใช้การเรียนรู้แบบถ่ายโอน
‫วิสัยทัศน์ของสุนัขกำลังจะมีชีวิต
‫ดังนั้นเราจึงเสร็จสิ้นการฝึกโมเดล อย่างน้อยก็ชุดย่อยแรกของโมเดล
‫นี่ไม่ใช่ข้อมูลทั้งหมด นี่เป็นเพียง 1,000 ภาพเท่านั้น
‫ขั้นตอนต่อไปของเราคือถ้าเราเข้ามาในประเด็นสำคัญของเรา เราจะทำอย่างไร?
‫ดังนั้นเราจึงปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูล
‫เรายังไม่ได้ทำนาย
‫สิ่งที่เราอาจทำคือประเมินโมเดลโดยใช้การเรียกกลับของบอร์ดเทนเซอร์ เพื่อให้คุณเห็นได้ จากนั้นเราจะหาวิธีคาดการณ์ด้วยโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมของเรา
‫เสียงเหมือนแผน?
‫ลองดูคำถามนี้ แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้า