‫ตอนนี้เราได้ฝึกโมเดลแรกของเราแล้ว
‫ขอแสดงความยินดีด้วย
‫ความคิดที่ดีคือการประเมินว่ามันเป็นอย่างไร
‫และแน่นอน เราสามารถดูที่นี่ เราเห็นความถูกต้อง
‫มันค่อนข้างสูง
‫ดังนั้นความถูกต้อง 100% ในชุดข้อมูลการฝึกอบรม แต่เพียงประมาณ 63% ในชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง
‫มันเกินพอดี แต่นั่นเป็นสิ่งที่ดี
‫ฉันเริ่มรู้สึกว่าตัวแบบของเรากำลังเรียนรู้อะไรบางอย่างมากเกินไป
‫แต่เนื่องจากเราได้ตั้งค่าการเรียกกลับของ TensorFlow เราจึงสามารถใช้โฟลเดอร์บันทึกของเราได้
‫ดังนั้นหากเราเข้าสู่วิสัยทัศน์ของสุนัข
‫และเราไปที่บันทึก
‫ใช่แล้ว เรามีสองไฟล์อยู่ที่นั่น
‫นี้มาจากฉันฝึกรุ่นแรกของเราเมื่อวานนี้
‫นี่คือที่ที่เราได้รับบันทึกจากเมื่อวาน และนี่คือแบบจำลองของวันนี้
‫ทั้งหมดที่ฉันเพิ่งฝึกเมื่อต้องรีเซ็ตสมุดบันทึกนี้
‫สิ่งที่เราจะทำตอนนี้คือโหลดเต็นท์ กระดาน เพื่อให้เราสามารถตรวจสอบไฟล์บันทึกเหล่านี้และดูว่าโมเดลของเราทำงานเป็นอย่างไร
‫ตอนนี้ สิ่งนี้มีประโยชน์หากคุณกำลังฝึกมากกว่าหนึ่งโมเดล
‫แน่นอน อย่างที่ฉันพูด เราสามารถอ้างถึงสิ่งนี้ได้
‫แล้วถ้าเรารันโมเดลอื่นลงมาตรงนี้ ถ้าเราสร้างโมเดลที่สอง เท่ากับ โมเดลรถไฟ เราก็จะได้ผลลัพธ์นี้
‫เอาต์พุตแบบละเอียดนี้คือสิ่งที่มันถูกอ้างถึง
‫และเราสามารถเปรียบเทียบเซลล์ทั้งสองนี้ได้ แต่นั่นจะไม่ได้ผลในระยะยาว
‫นั่นคือสิ่งที่เราทุกคนตั้งขึ้น
‫ลองเขียนหัวเรื่องเล็กน้อยที่นี่
‫อันที่จริง เราอาจทำได้ในเซลล์นี้ ดังนั้นเราจะไปตรวจสอบกัน
‫ความตึงเครียดของบันทึกกระดาน
‫และสิ่งที่สวยงามในการตั้งค่าสิ่งนี้เหมือนกับการเรียกกลับของบอร์ดที่ตึงเครียดก็คือ เมื่อใดก็ตามที่เราฝึกโมเดลใหม่
‫มันจะบันทึกประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติ
‫มาทำกัน
‫เอาล่ะเราไปกันเถอะ
‫ฟังก์ชันมายากล Tensor Board
‫เปอร์เซ็นต์ที่ลงนามในบอร์ดเทนเซอร์จะเข้าถึงได้
‫เราต้องผ่านไปยังไดเร็กทอรีบันทึก แต่จะเข้าถึงไดเร็กทอรีบันทึกที่เราสร้างไว้ก่อนหน้านี้
‫และนึกภาพออก
‫เนื้อหา
‫เราจะเปลี่ยนเป็นคำสั่ง markdown
‫มม.
‫โคแล็บ
‫ทางลัดของเซลล์แตกต่างจากดาวพฤหัสบดีเล็กน้อย
‫เราไปที่กระดานตอนนี้
‫นี่คือฟังก์ชันเวทย์มนตร์ที่ฉันพูดถึง
‫เราต้องส่งแท็กนั้นไปยังไดเร็กทอรีบันทึกของเรา
‫และถ้าคุณจำได้
‫เราบันทึกบันทึกของเรา
‫เราเพิ่งเห็นว่า
‫เราแค่ต้องส่งพา ธ ไฟล์ไปที่นี่เพื่อที่เราจะสามารถคัดลอกได้
‫แต่จำไว้ว่าเรามีนิสัยชอบพิมพ์มันออกมา
‫และตอนนี้ เนื่องจากฟังก์ชันมายากลนี้เหมือนกับว่าเรากำลังรันบนบรรทัดคำสั่ง เราจะไม่ส่งต่อชื่อไฟล์
‫พาธของไฟล์เป็นสตริง เราจะส่งต่อเป็นสตริงที่ไม่ใช่สตริง เหมือนกับว่าเรากำลังรันสิ่งนี้บนบรรทัดคำสั่ง
‫เขียนมันในเทอร์มินัล
‫ดังนั้นถ้าฉันแสดงเทอร์มินัลให้คุณดู
‫ดังนั้นถ้าเราใช้เดสก์ท็อปซีดี
‫ฉันจะซูมเข้าไปดูว่าเดสก์ท็อปมีรูปแบบสตริงอย่างไร
‫เหมือนกันเป๊ะเลยนั่น
‫ดังนั้นขับไดรฟ์ของฉัน
‫และเคล็ดลับที่นี่คือ เพราะเรามีที่ว่างในไดรฟ์ของฉัน เราจึงต้องหลีกหนีจากมันโดยใช้แบ็กสแลช
‫ดังนั้นไดรฟ์ของฉันแล้วเราจะไปข้างหน้าเฉือน
‫เราต้องการการมองเห็นของสุนัขอีกครั้ง
‫อีกหนึ่งพื้นที่ของที่นี่
‫บันทึกการเฉือนของสุนัขวิสัยทัศน์
‫หวังว่านี่ควรโหลดลงในโฟลเดอร์บันทึกการมองเห็นสุนัข
‫เปิดตัวเต็นท์บนเรือ
‫ใช่ นั่นคือสิ่งที่เรากำลังตามหา
‫นี่เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมที่จะช่วยให้เราเห็นภาพว่าการทดลองของเราดำเนินไปอย่างไร
‫อาจใช้เวลาโหลดเล็กน้อยในครั้งแรกเพราะคุณจะพูดว่าอินเทอร์เฟซแบบกราฟิกค่อนข้างดี
‫ตรวจสอบออก
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้นดูที่นี่ทางด้านซ้าย
‫มาดูอินเทอร์เฟซนี้กัน
‫เรามีทางเลือกสองสามทาง
‫ตึงเครียดบนเรือ
‫เราไม่ได้ใช้งานเพราะสิ่งนี้จะอัปเดตจริง ๆ
‫หากเรากำลังฝึกโมเดล เราสามารถรีเฟรชได้หากต้องการ
‫ถ้าเรามาลงที่นี่
‫นี่คือการทดลองที่เราได้ดำเนินการไปแล้ว
‫ดังนั้นวันนี้คือวันที่ 5 กุมภาพันธ์ 2020 ที่ฉันอาศัยอยู่
‫ฉันเพิ่งวิ่งนี้
‫และถ้าเราปิดสิ่งเหล่านี้ แสดงว่าเป็นของเมื่อวาน
‫เราจะได้กราฟแค่สองกราฟตรงนี้
‫และหนึ่งในนั้นคือชุดข้อมูลการตรวจสอบ
‫ดังนั้นประสิทธิภาพการตรวจสอบและอื่น ๆ คือชุดฝึกอบรม
‫ดังนั้นการสูญเสียยุค
‫นี่คือยุคสมัย และนี่คือมูลค่าการสูญเสีย
‫กลับขึ้นไปกันเถอะ
‫ดังนั้น จำมูลค่าที่หายไปที่เราพยายามลดให้เหลือน้อยที่สุด ในขณะที่ความแม่นยำที่เรากำลังพยายามเพิ่ม
‫ดังนั้นหากความถูกต้องของยุคนี้ หากเพิ่มขึ้น นั่นคือสิ่งที่เราต้องการ
‫แต่คุณจะเห็นว่าชุดข้อมูลการฝึกอบรมเป็นอย่างไร
‫ตัวสีแดงกำลังขึ้นอีกเกือบ 2 ต่อ 1 เมื่อเทียบกับข้อมูลการตรวจสอบ
‫นั่นคือสิ่งที่เราสามารถบอกได้ว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเรานั้นเหมาะสมเกินไปเพราะเป็นการเรียนรู้รูปแบบในข้อมูลการฝึก
‫ดีเหลือเกิน.
‫ดังนั้นการทดลองในภายหลังจึงพยายามที่จะหยุดโมเดลของเรา ซึ่งเป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเราจากการ overfitting
‫วิธีหนึ่งที่เราสามารถทำได้คือการใช้ข้อมูลมากขึ้น
‫ดังนั้นเราจะลองในภายหลัง
‫แต่เมื่อเราทำการทดลองมากขึ้น เมื่อเรายังคงใช้การเรียกกลับของเทนเซอร์โฟลว์ของเรา มันจะจัดเก็บอย่างต่อเนื่อง
‫บันทึกในโฟลเดอร์บันทึก
‫และด้วยวิธีนี้ หากคุณพบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องหนึ่ง หากเราเปิดใช้อีกครั้ง
‫หากคุณพบสิ่งนั้น
‫โมเดลประเภทหนึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าจริงๆ
‫เรามาดูทั้งคู่กันที่ชุดข้อมูลการฝึกกัน
‫ถ้าเราดูตรงนี้ พวกมันกำลังเดินตามทางเดียวกัน ลงไปและลง
‫นั่นคือการสูญเสียหรือการสูญเสียที่จะลดลง
‫ดีแล้ว.
‫มันหมายความว่าโมเดลของเรากำลังเรียนรู้อะไรบางอย่าง และถ้าเราทำตามนี้ พวกมันก็กำลังเดินตามเส้นทางเดียวกันที่นี่
‫ซึ่งสมเหตุสมผลเพราะเราใช้ข้อมูลที่คล้ายคลึงกันมาก
‫โอ้ เนื่องจากเราตั้งค่าสถานะสุ่มสำรองเมื่อเราแยกข้อมูล จริงๆ แล้วเราใช้การสำรองข้อมูลแบบเดียวกันเมื่อเราสร้างชุดการตรวจสอบ
‫ดูว่าเราใช้สถานะสุ่มอย่างไร
‫ดังนั้นการทดลองทั้งสองนี้จึงใช้ข้อมูลประเภทเดียวกัน
‫ดังนั้นจึงทำให้รู้สึกว่า
‫พวกเขาได้ผลลัพธ์ที่คล้ายกันมาก
‫ดังนั้น คุณสามารถเรียกสิ่งนี้ได้ทุกเมื่อในสมุดบันทึกของคุณ ทุกครั้งที่คุณทำการทดสอบ
‫และด้วยวิธีนี้คุณสามารถตรวจสอบ
‫ตกลง.
‫ถ้าฉันรู้ว่าฉันทำการทดลองที่นี่ ฉันจะเห็น
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นรุ่นที่เราวิ่ง
‫กับ.
‫ค่าต่างๆ เหล่านี้ในโมเดลการสร้างของเรา ได้ผลลัพธ์ที่แน่นอน จากนั้นหากเราเปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ เราจะเห็นว่าการเปลี่ยนแปลงนั้นเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์อย่างไร
‫ดังนั้น คุณจึงสามารถเริ่มมองเห็นได้เมื่อเวลาผ่านไปว่าสิ่งนี้มีประโยชน์มากขึ้นเรื่อยๆ ในการติดตามการทดสอบของคุณและดูว่ามันทำงานอย่างไร
‫ถูกต้องทั้งหมด
‫ตอนนี้เราได้เห็นเต็นท์บนเรือแล้ว เราได้เห็นแล้วว่าเราสามารถติดตามการทดลองของเราเมื่อเวลาผ่านไปได้อย่างไร
‫สิ่งที่ฉันเชื่อว่าขั้นตอนต่อไปคือการใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมของเราในการทำนาย
‫ลองทำกันในวิดีโอหน้า