‫Làm thế nào thú vị là điều này?
‫Ồ, chúng tôi đã trải qua một chặng đường dài từ việc đấu tranh để đưa hình ảnh của chúng tôi thành các thì, nhãn của chúng tôi thành các thì, chuẩn bị dữ
‫liệu của chúng tôi, chọn một mô hình trên trung tâm TensorFlow.
‫Tạo lệnh gọi lại mô hình.
‫Cuối cùng thì chúng ta cũng đang ở giai đoạn sẵn sàng đào tạo mô hình học sâu đầu tiên của mình.
‫Vì vậy, hãy tạo một khóa đào tạo đề mục, một mô hình.
‫Bây giờ chúng ta sẽ đưa vào một tập hợp con dữ liệu, bởi vì nếu bạn nhớ lại khi chúng ta
‫chia nhỏ dữ liệu của mình, chúng ta sẽ chỉ bắt đầu đào tạo về 1000 hình ảnh vì tại sao chúng ta muốn làm điều đó?
‫Vì vậy, chúng ta hãy ngay tại đây.
‫Mô hình đầu tiên của chúng tôi sẽ chỉ đào tạo trên 1000 hình ảnh để đảm bảo mọi thứ đều hoạt động.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đang cố gắng làm.
‫Chúng tôi đang cố gắng giảm thiểu thời gian giữa các thử nghiệm.
‫Vì vậy, chúng tôi bắt đầu bằng cách bắt đầu trên một tập hợp con dữ liệu để đảm bảo rằng tất cả mã này, ý tôi là, nó có thể bị hỏng.
‫Đúng?
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đảm bảo rằng nó hoạt động trước khi chúng tôi dành một thời gian dài đào tạo trên 10.000 hình ảnh bởi
‫vì đào tạo trên một nghìn hình ảnh sẽ nhanh hơn rất nhiều so với 10.000 hình ảnh.
‫Và bạn có thể tưởng tượng điều tương tự xảy ra nếu bạn tăng nó lên 100.000 hình ảnh hoặc trong trường hợp hình
‫ảnh, net 14. 2 triệu.
‫Vì vậy, có một biến nữa mà chúng ta phải xác định.
‫Trước khi chúng ta có thể bắt đầu đào tạo một mô hình và đó là số kỷ nguyên.
‫Và do đó, số kỷ nguyên là số lần truyền dữ liệu mà chúng tôi muốn mô hình của mình thực hiện.
‫Và, bạn có thể tưởng tượng, tương đương với việc mô hình của chúng tôi cố gắng tìm các mẫu trong mỗi hình ảnh con
‫chó và xem các mẫu nào liên quan đến từng nhãn.
‫Hãy tiếp tục ở đây num epochs.
‫Bằng 100.
‫Và chúng ta sẽ làm điều gì đó thú vị ở đây.
‫Chúng ta sẽ tạo một thanh trượt nhỏ như chúng ta đã làm trước Harambe.
‫Và sau đó chúng ta sẽ tạo thanh trượt kiểu và sau đó tối thiểu sẽ là mười, tối đa có thể là 100 và sau đó bước có
‫thể là mười.
‫Nhìn kìa.
‫Làm thế nào là mát đó là?
‫Vì vậy, nếu chúng ta muốn làm mười kỷ nguyên, chúng ta có thể làm mười.
‫Nhưng chúng tôi sẽ gắn nó vào 100 vì chúng tôi đã có lệnh gọi lại dừng sớm và chúng tôi sẽ thấy tất
‫cả điều này hoạt động sau một giây.
‫Nhưng về cơ bản những gì một thẻ đào tạo sẽ làm.
‫Nếu chúng ta quay lại bài phát biểu chính của mình, một kỷ nguyên sẽ cho mô hình của chúng ta một cơ hội duy nhất để xem xét
‫tất cả dữ liệu đào tạo và sau đó xác nhận nó từ đó.
‫100 kỷ nguyên.
‫Vì vậy, chúng tôi đang cung cấp cho mô hình của mình tới 100 cơ hội để xem qua tập dữ liệu đào tạo và tìm ra các mô hình.
‫Vì vậy, nó sẽ đi đến những gì một vượt qua.
‫Nó sẽ đi qua các lớp này.
‫Chúng tôi sẽ chuyển các hình ảnh đào tạo của chúng tôi sang mô hình của chúng tôi.
‫Nó sẽ đi qua các lớp này.
‫Và sau đó, mô hình của chúng tôi, khi nó học các mẫu, sẽ đưa ra các phỏng đoán trên nhãn nào thuộc về hình
‫ảnh nào.
‫Và phỏng đoán càng sai, thì tổn thất sẽ càng cao.
‫Vì vậy, đó là nơi Adam đến.
‫Hãy nhớ rằng anh chàng ở dưới chân đồi tại International Hill Descent Championships đang nói với mô hình của chúng tôi
‫về cách nó có thể cải thiện khả năng phỏng đoán của mình theo từng kỷ nguyên.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ xem mô hình của chúng tôi đang hoạt động như thế nào ở mức độ chính xác, bởi vì chúng tôi đã có giám
‫khảo khán giả ở dưới cùng của ngọn đồi xem mô hình của chúng tôi hoạt động tốt như thế nào.
‫Vì vậy, một lần nữa, nếu tất cả những điều này không có ý nghĩa, nó sẽ có ý nghĩa hơn khi chúng ta thực sự bắt đầu
‫chạy một mô hình.
‫Vì vậy, hãy kiểm tra lại lần cuối.
‫Lần kiểm tra cuối cùng là lần cuối cùng để đảm bảo rằng chúng ta đang sử dụng GPU vì nếu chúng ta không sử dụng GPU, quá trình đào tạo mô hình
‫của chúng ta về hình ảnh sẽ mất một thời gian rất dài.
‫Bạn đã thấy ngay từ đầu GPU có thể tăng tốc mã của chúng tôi lên đến 30 lần và đôi khi hơn thế nữa.
‫Hãy viết mã đó.
‫Kiểm tra để đảm bảo rằng chúng tôi vẫn đang chạy trên chế độ xem JPG.
‫Vì vậy, in.
‫GPU.
‫Có sẵn.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ đi.
‫Đúng.
‫Nếu cấu hình TPH liệt kê các thiết bị vật lý.
‫Và sau đó chúng tôi muốn kiểm tra cpu khác.
‫Không có sẵn.
‫Vì vậy, đây chỉ là mã giống như chúng tôi đã viết ở trên.
‫Nhưng chúng tôi cần một GPU để có thể chạy điều này trong một khoảng thời gian đáng kể.
‫Đúng.
‫Chúng tôi cũng có thể đã kiểm tra ở đây.
‫Hãy nhớ rằng, đó là một mẹo nhỏ.
‫Nhưng tôi thích nhìn thấy bản in này ở đây.
‫Hiện nay.
‫Bùng nổ.
‫Chúng tôi có một GPU đang chạy, chúng tôi đã thiết lập một số kỷ nguyên.
‫Hãy tạo một hàm đơn giản để huấn luyện một mô hình.
‫Vì vậy, chúng ta hãy viết điều đó ở đây.
‫Hãy tạo một hàm huấn luyện một mô hình.
‫Và chức năng sẽ tạo một mô hình bằng cách sử dụng tạo mô hình.
‫Và sau đó chúng tôi muốn thiết lập một cuộc gọi lại hội đồng quản trị căng thẳng.
‫Sử dụng chức năng bảng tensor của chúng tôi.
‫Vì vậy, hãy tạo C.
‫Đây là lúc mà việc tạo các hàm thực sự phát huy tác dụng đối với chúng ta ở đây.
‫Nếu không, chúng ta sẽ phải viết mã đặc biệt, nhưng việc viết các hàm để bắt đầu sẽ mất nhiều thời gian hơn một chút, nhưng về lâu
‫dài sẽ tiết kiệm thời gian cho chúng ta.
‫Vì vậy, hãy gọi.
‫Hàm fit trên mô hình của chúng tôi chuyển cho nó dữ liệu xác thực dữ liệu huấn luyện.
‫Một số kỷ nguyên để đào tạo.
‫Mà không phải là thủy đậu.
‫Chúng tôi chỉ xác định điều đó bằng thanh trượt nhỏ ốm yếu của chúng tôi và các lệnh gọi lại là các chức năng trợ giúp của chúng tôi mà chúng
‫tôi muốn sử dụng.
‫Và cuối cùng chúng tôi muốn nó trả về mô hình.
‫Chúng tôi sẽ thay đổi điều này thành markdown.
‫Đó là một hiện tượng.
‫Được rồi, đi đây.
‫Xây dựng một chức năng để đào tạo và trả về một mô hình đã được đào tạo.
‫Vì thế chúng ta ở đây.
‫Đào tạo Def.
‫Tôi không thể tin rằng cuối cùng chúng ta đã làm được điều này.
‫Thật đáng kinh ngạc.
‫Chúng tôi đang đào tạo mạng lưới thần kinh và học sâu đầu tiên của mình.
‫Vì vậy, các đoàn tàu được đưa ra mô hình và trả về phiên bản được đào tạo.
‫Đẹp và đơn giản.
‫Hãy nhớ rằng, mặc dù chúng ta đang trở nên hào hứng không có nghĩa là chúng ta đang đánh mất thói quen giao tiếp.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tạo một mô hình.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ mô hình bằng.
‫Giả sử, đây là nơi chức năng tạo mô hình của chúng tôi xuất hiện.
‫Oh yeah, thật là hài lòng khi viết.
‫Và sau đó, chúng tôi tạo phiên bảng căng thẳng mới mỗi khi chúng tôi đào tạo một người mẫu.
‫Bởi vì hãy nhớ rằng, với bảng tensor của chúng tôi, với lệnh gọi lại bảng tensor của chúng tôi, chúng tôi thực sự chúng tôi sẽ chỉ gọi đây
‫là bảng tensor.
‫Chúng tôi không cần gọi lại ở đó.
‫Chúng tôi thiết lập chức năng của chúng tôi.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay lại đây mỗi khi nó được gọi, nó sẽ tạo một thư mục mới trong nhật ký với ngày
‫giờ hiện tại.
‫Vì vậy, điều này rất quan trọng bởi vì mỗi khi chúng tôi chạy chức năng mô hình xe lửa của mình, vì vậy mỗi khi
‫chúng tôi cố gắng đào tạo một mô hình mới, một thử nghiệm mới, chúng tôi sẽ tạo một thư mục nhật ký để sau đó chúng tôi có thể theo dõi hiệu suất của mô hình của mình.
‫Vì vậy, đó là một điều thực sự hữu ích sau này khi chúng tôi cố gắng
‫đánh giá thử nghiệm nào hoạt động tốt hơn thử nghiệm khác và sau đó chúng tôi điều chỉnh mô hình phù hợp với dữ liệu truyền qua nó, các lệnh gọi lại mà chúng tôi đã tạo.
‫Bây giờ một lần nữa, đó có lẽ là cách tốt hơn để thực hiện chức năng này, nhưng chúng tôi chỉ đang cố gắng
‫làm cho nó hoạt động và sau đó chúng tôi có thể quay lại sau khi đã hoàn thành giai đoạn lắp một
‫mô hình lần đầu tiên và tinh chỉnh nó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi phù hợp với mô hình và chúng ta sẽ vượt qua nó.
‫X bằng dữ liệu tàu, là một lô dữ liệu, nếu bạn nhớ, chứa các hình ảnh và nhãn.
‫Vì vậy, epochs sẽ là num epochs a. k. một.
‫Mô hình của chúng tôi được phép xem dữ liệu đào tạo bao nhiêu lần trước khi dừng lại?
‫Hoặc mô hình của chúng tôi có bao nhiêu cơ hội để vượt qua toàn bộ tập dữ liệu đào tạo để tìm ra các mẫu và sau
‫đó là dữ liệu xác thực?
‫Sẽ là dữ liệu VAL, cũng là một nhóm dữ liệu hoặc lô dữ liệu.
‫Xin lỗi.
‫Và tần suất xác thực là tần suất chúng tôi muốn kiểm tra các mẫu mà mô hình của chúng tôi đã tìm thấy trên bộ xác thực
‫của chúng tôi.
‫Và chúng tôi đặt nó thành một vì chúng tôi muốn nó kiểm tra các mẫu của nó mà nó được tìm thấy trong tập huấn
‫luyện về dữ liệu xác thực, mọi kỷ nguyên.
‫Vì vậy, khi một kỷ nguyên và sau đó các lệnh gọi lại của chúng ta là 10 điểm, mà chúng ta vừa tạo ở trên bằng hàm
‫của chúng ta và dừng sớm.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng tôi muốn trả lại mô hình và đặt một ít.
‫Trả lại mô hình đã lắp.
‫Làm thế nào là mát đó là?
‫Và bây giờ chúng ta có thể điều chỉnh mô hình của mình cho phù hợp với dữ liệu bằng cách đơn giản như đi.
‫Mô hình bằng mô hình tàu hỏa.
‫Bạn thấy những lợi ích trong việc tạo các hàm để chúng tôi có thể chạy hàm này sau khi thực hiện một loạt các thử
‫nghiệm khác nhau sau này.
‫Và bạn đã sẵn sàng chưa?
‫Bây giờ, một chút nhỏ ở đây.
‫Khi đào tạo một mô hình lần đầu tiên, đặc biệt là trên dữ liệu hình ảnh hoặc bất kỳ loại
‫dữ liệu quy mô lớn nào khác, kỷ nguyên đầu tiên thường sẽ lâu nhất so với các kỷ nguyên còn lại.
‫Bây giờ, điều này là do các hàm mà chúng tôi đã viết đang lấy dữ liệu và nó đã được khởi tạo.
‫Vì vậy, hay còn gọi là tải dữ liệu vào bộ nhớ của GPU của chúng tôi.
‫Bây giờ sử dụng nhiều dữ liệu hơn thường sẽ mất nhiều thời gian hơn, đó là lý do tại sao chúng tôi bắt đầu với 1000 hình ảnh.
‫Và như vậy sau kỷ nguyên đầu tiên.
‫Đúng.
‫Chúng tôi đã thiết lập để giới hạn ở mức 100.
‫Lần đầu tiên có thể mất vài phút.
‫Sau kỷ nguyên đầu tiên, kỷ nguyên tiếp theo sẽ chỉ diễn ra trong vài giây.
‫Vậy là bạn đã sẵn sàng.
‫Chúng ta sẽ làm điều này cùng nhau.
‫Ngón tay bắt chéo.
‫Tất cả các chức năng của chúng tôi, bởi vì điều này thực sự phụ thuộc vào một vài dòng mã ở đây.
‫Giả sử nếu nó hoạt động, 3 ăn 1.
‫Ồ, nhìn kìa.
‫Xây dựng mô hình với net di động v2.
‫Tôi bị bắt chéo ngón tay.
‫Tôi mong là bạn cũng làm vậy.
‫Ồ, vâng.
‫Nó đang khởi động.
‫Nhìn thấy?
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Kỷ nguyên một trong 100.
‫Vì kỷ nguyên được đặt thành 100.
‫Vì vậy, nó sẽ đào tạo 25 bước, có nghĩa là kích thước lô của chúng tôi.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi, chúng ta có 800 hình ảnh trong bộ đào tạo của mình vì hãy nhớ rằng chúng ta đã bắt đầu với 1000.
‫Vì vậy, nếu chúng ta chia nó cho 32, chúng ta nhận được 25.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao đào tạo là 25 bước vì có kích thước lô 32 và xác thực.
‫Nếu chúng ta đi 200 chia cho 32, nó sẽ làm tròn số.
‫Vì vậy, nó làm tròn nó đến bảy.
‫Đó là lý do tại sao chúng tôi có xác nhận.
‫Vì vậy, 200 hình ảnh trên một cử nhân là 32.
‫Và kiểm tra điều này.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vào khoảng 5 phút.
‫Và đây là những gì tôi đang nói về sự mất mát.
‫Vì vậy, bây giờ tất cả những thứ này mà chúng tôi đã tạo ra ngay tại đây.
‫Vì vậy, sự mất mát.
‫Vì vậy, mục tiêu của chúng ta là hãy nhớ để giảm thiểu tổn thất.
‫Bởi vì chúng tôi đang ở trên đỉnh đồi.
‫Chúng tôi sợ độ cao.
‫Chúng tôi muốn xuống chân đồi.
‫Bạn muốn giảm thiểu hàm mất mát?
‫Sự mất mát là độ cao của ngọn đồi.
‫Chúng tôi xuống đây.
‫Vì vậy, hy vọng con số này sẽ giảm xuống.
‫Nhưng chúng tôi muốn tối đa hóa độ chính xác.
‫Vì vậy, đó là cách chúng tôi biết liệu mô hình của chúng tôi có được đào tạo hay không.
‫Nếu đó là mô hình học tập, sự mất mát này sẽ giảm xuống và độ chính xác này sẽ tăng lên.
‫Vì vậy, sẽ mất vài phút để vượt qua kỷ nguyên đầu tiên.
‫Tôi sẽ đợi cho đến khi nó trải qua kỷ nguyên đầu tiên.
‫Và sau đó, tôi sẽ tăng tốc độ video này và sau đó tôi sẽ gặp bạn khi nó qua kỷ nguyên đầu tiên vì
‫bạn sẽ thấy các kỷ nguyên tiếp theo sau thời điểm này.
‫Vì vậy, Epoch hai trong số 100 sẽ diễn ra khá nhanh vì chúng tôi đang sử dụng GPU.
‫Lý do duy nhất khiến lần đầu tiên mất một lúc là vì nó phải tải tất cả những hình ảnh đó vào bộ
‫nhớ GPU.
‫Tôi sẽ gặp bạn ngay lập tức, nhưng đối với tôi là khoảng 3 phút.
‫Được rồi, tôi đã trở lại.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có một ETA ở đây, viết tắt của Thời gian đến dự kiến.
‫Còn khoảng 12 giây trong kỷ nguyên đầu tiên này, miễn là mọi thứ diễn ra đúng kế hoạch.
‫Và vì vậy bạn có thể thấy tổn thất đã giảm đi một chút và độ chính xác đã tăng lên.
‫Vì vậy, đây là một điều tốt.
‫Bây giờ, những gì chúng ta sẽ thấy ở cuối kỷ nguyên đầu tiên này, nếu chúng ta giải quyết đúng, chúng ta sẽ thấy đây là
‫sự mất mát trên tập huấn luyện và độ chính xác trên tập huấn luyện.
‫Chúng ta sẽ thấy sự mất mát về dữ liệu xác thực và độ chính xác trên thiết lập xác nhận hiện lên bất cứ lúc
‫nào.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ chờ đợi.
‫Vì vậy, có lẽ những gì nó đang làm bây giờ là nó dài hơn 12 giây một chút, nhưng nó
‫đang tải dữ liệu xác thực vào bộ nhớ để nó có thể tính toán và đánh giá hiệu suất của nó trên tập dữ liệu đó.
‫Tôi không thể tin rằng chúng tôi đang làm điều này.
‫Chúng tôi giống như đang đào tạo một người mẫu cùng nhau trong thời gian thực.
‫Đây là một hiện tượng.
‫Tôi chưa bao giờ làm điều này trước đây.
‫Điều đó miễn là mã của bạn đang hoạt động.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Nhìn kìa.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi có cái này.
‫Những gì tôi đang nói về, chúng tôi có số liệu này nằm trên dữ liệu đào tạo và số liệu này đang được xác thực.
‫Vì vậy, hãy xem độ chính xác của chúng tôi được cải thiện nhanh chóng như thế nào.
‫Bây giờ, tôi đã nói với bạn rằng các kỷ nguyên sẽ tăng tốc.
‫Nhìn kìa.
‫Quá trình đầu tiên mất khoảng 5 phút, nhưng các bước này mất 5 giây.
‫Chúng tôi đã ở vị trí số 1. Độ chính xác 0.
‫Đó là độ chính xác 100% trên dữ liệu đào tạo.
‫Thật là điên rồ.
‫Vì vậy, những gì điều này nói với chúng tôi thực sự là đó là một điều tốt mà mô hình của chúng tôi đang được trang bị
‫quá mức vì nó hoạt động tốt hơn trên dữ liệu đào tạo so với dữ liệu xác thực.
‫Nhưng điều này là tuyệt vời.
‫Mô hình của chúng tôi đang hoạt động, nó đang tìm kiếm các mẫu.
‫Nó sử dụng những gì mạng di động Vertu đã học được trong mạng hình ảnh và nó đang áp dụng nó vào tập dữ liệu về chó của chúng tôi.
‫Hình ảnh con chó đang trở nên sống động.
‫Tôi rất hấp dẫn.
‫Bây giờ tôi hy vọng của bạn cũng chạy như vậy vì chúng tôi đang đào tạo một người mẫu cùng nhau trong thời gian thực.
‫Điều này thật đẹp.
‫Vì vậy, những gì chúng ta nên thấy là một khi xác thực, độ chính xác ngừng cải thiện trong một số kỷ nguyên.
‫Vì vậy, ba, bởi vì chúng tôi ngừng gọi lại sớm, nó sẽ ngừng đào tạo.
‫Vì vậy, chúng tôi thực sự tôi không nghĩ rằng chúng tôi sẽ đạt được 100 kỷ nguyên, thậm chí có thể không gần
‫vì hãy xem ở đây chúng tôi đang đạt được 1. 0 chính xác với một mất mát nhỏ về dữ liệu đào tạo của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng ta bắt đầu.
‫Nó đã dừng lại.
‫Vì.
‫Trái tim tôi thổn thức.
‫Đó là một hiện tượng.
‫Vì vậy, hãy xem những gì tôi có ý nghĩa.
‫Kỷ nguyên đầu tiên mất một lúc vì nó đang tải dữ liệu vào bộ nhớ.
‫Sau khi nó được tải.
‫Dữ liệu ban đầu trong bộ nhớ, GPU sẽ hoạt động.
‫Được rồi.
‫Đã đến lúc nhấn ga và chúng ta sẽ bật đèn đốt sau.
‫Tất cả khí.
‫Không có phanh, em bé.
‫Vì vậy, chúng tôi đã đạt đến 18 trong số 100 kỷ nguyên và chúng tôi có thể thấy rằng mô hình của chúng tôi trên tập dữ liệu đào tạo của chúng tôi
‫đang hoạt động với độ chính xác 100%.
‫Điều đó khá điên rồ.
‫1. 0.
‫Bạn đã có hai lần con số này với 100.
‫Sự mất mát là khá thấp.
‫Ý tôi là mất số 0 là hoàn hảo.
‫Nhưng chúng tôi có thể nói rằng mô hình của chúng tôi đang được trang bị quá mức vì nó hoạt động tốt hơn trên dữ
‫liệu đào tạo so với trên dữ liệu xác thực.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi quay lại, nó giống như mô hình của chúng tôi đã ghi nhớ các tài liệu khóa học hơn là các nguyên tắc giải
‫quyết vấn đề của các tài liệu khóa học đó.
‫Và nó đang vật lộn để thích nghi với tập dữ liệu mà nó chưa từng thấy trước đây, a. k. một kỳ thi thực hành hoặc bộ xác thực của
‫chúng tôi.
‫Vì vậy, ngay bây giờ mô hình của chúng tôi có khả năng tổng quát hóa kém.
‫Ai?
‫Vì vậy, tôi nghĩ vậy là đủ cho một video.
‫Đó là rất nhiều phấn khích.
‫Điều tôi muốn bạn làm một chút bài tập về nhà là trước khi chúng ta đi và kiểm tra nhật ký của hội đồng Tennessee trong
‫video tiếp theo vì chúng tôi đã sử dụng lệnh gọi lại của hội đồng kiểm duyệt trước đây.
‫Tôi muốn bạn kiểm tra điều này một câu hỏi.
‫Đây có phải là điều thực sự quan trọng sau khi chúng tôi đã cố gắng lập mô hình không?
‫Tôi muốn bạn đi.
‫Câu hỏi.
‫Có vẻ như mô hình của chúng tôi đang mặc quá sức vì nó đang hoạt động.
‫Tốt hơn nhiều trên tập dữ liệu đào tạo so với tập dữ liệu xác thực.
‫Một số cách để ngăn chặn việc trang bị quá mức mô hình trong mạng nơ-ron học sâu là gì?
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ biến điều đó thành đánh dấu.
‫Đó là câu hỏi mà tôi muốn bạn tra cứu trước khi chúng ta xem video tiếp theo.
‫Một số cách để ngăn mô hình bị overfitting trong mạng nơron sâu là gì?
‫Vì vậy, hãy kiểm tra điều đó.
‫Ngay cả khi bạn không chắc chắn về chúng, tôi chỉ muốn bạn bắt đầu tò mò về những gì đang xảy ra
‫và tôi muốn bạn bắt đầu tìm ra manh mối về thời điểm mô hình của bạn quá vừa vặn, chẳng hạn như hoạt động tốt
‫hơn nhiều trong quá trình đào tạo tập dữ liệu hơn tập dữ liệu xác thực.
‫Và một lưu ý nhỏ ở đây, lưu ý rằng bắt đầu trang bị quá nhiều là một điều tốt.
‫Nó có nghĩa là mô hình của chúng tôi đang học hỏi.
‫Vì vậy, tôi rất vui mừng vì chúng ta vừa cùng nhau đào tạo mạng nơ-ron học sâu đầu tiên của mình bằng
‫cách sử dụng học chuyển giao.
‫Hình ảnh con chó đang trở nên sống động.
‫Vì vậy, chúng tôi đã hoàn thành việc đào tạo một mô hình, ít nhất là một tập hợp con đầu tiên của một mô hình.
‫Đây không phải là dữ liệu đầy đủ, đây chỉ là trên 1000 hình ảnh.
‫Vì vậy, bước tiếp theo của chúng ta là nếu chúng ta tham gia vào bài phát biểu của mình, chúng ta sẽ làm gì?
‫Vì vậy, chúng tôi phù hợp với mô hình với dữ liệu.
‫Chúng tôi vẫn chưa đưa ra dự đoán.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là đánh giá mô hình bằng lệnh gọi lại bảng tensor của chúng tôi để bạn có thể thấy điều đó và sau đó chúng tôi
‫sẽ tìm ra cách đưa ra dự đoán với mô hình được đào tạo của chúng tôi.
‫Nghe giống như một kế hoạch?
‫Vì vậy, hãy kiểm tra câu hỏi này và tôi sẽ gặp bạn trong video tiếp theo.