‫Jadi kami telah melihat bagaimana kami dapat mengevaluasi kinerja model kami atau setidaknya kinerja awal
‫pada sesuatu seperti akurasi zaman dan kehilangan zaman dan melihat bagaimana kami dapat melacak eksperimen yang berbeda.
‫Tapi ini hanya pada set pelatihan dan validasi model, dan ini hanya benar-benar pada apa yang telah dipelajari model
‫dalam set data.
‫Apa cara lain yang benar-benar baik untuk mengevaluasi?
‫Apa yang telah dipelajari model kami adalah menggunakannya untuk tujuan kami membangunnya, jika kami membangun visi anjing.
‫Dan kami harus selalu mengingat apa tujuan akhir dari proyek apa pun yang sedang kami kerjakan.
‫Kami sedang membangun visi anjing untuk melihat apakah kami dapat membuat model pembelajaran mesin yang dapat mengidentifikasi seekor anjing dalam sebuah
‫foto.
‫Jadi itu akan membuat beberapa prediksi, memberikan foto.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Jika kami kembali untuk melihat alur kerja kami di mana kami menyesuaikan model dengan data.
‫Sekarang saatnya membuat prediksi.
‫Jadi kita masuk kita masih di langkah ketiga.
‫Kami telah melakukan sedikit.
‫Kami telah menyentuh langkah keempat.
‫Dan ingat, ini bukan langkah yang benar-benar linier.
‫Jadi ini baru saja saya taruh di sini karena mudah untuk memahaminya seperti ini.
‫Tapi ingat, mereka tidak selalu linier, jadi Anda bisa melakukannya di luar urutan.
‫Kami kembali, kami akan membuat sedikit heading, membuat dan mengevaluasi prediksi menggunakan model yang terlatih.
‫Saatnya mengubahnya menjadi shift penurunan harga dan masuk.
‫OKE.
‫Jadi membuat prediksi dengan model terlatih sangat mirip dengan cara kami melakukannya di pinjaman
‫Saikat sehingga kami dapat memanggil fungsi prediksi dan meneruskan data dalam format yang sama dengan model yang dilatih.
‫Itu yang penting.
‫Mari kita lihat kodenya terlebih dahulu dan kemudian kita akan membahas apa yang terjadi.
‫Jadi membuat prediksi pada data validasi.
‫Jadi ingat, kami membuat kumpulan data validasi.
‫Sekarang, ini tidak digunakan untuk berlatih.
‫Itu poin pentingnya.
‫Jika kita kembali ke tiga set kami, cara kami mengevaluasi model adalah karena ia
‫berlatih di set pelatihan, kami ingin memeriksanya, hasil awalnya pada set validasi dan kemudian kedua ujian ini.
‫Jadi ujian praktek dan ujian akhir adalah kumpulan data yang belum pernah dilihat model sebelumnya.
‫Jadi kita kembali, mari kita model atau sebenarnya kita akan menyimpannya ke prediksi, prediksi, model yang sama.
‫Jangan memprediksi data Vall karena mari kita ingatkan diri kita sendiri tentang apa itu data yang valid.
‫Data yang valid.
‫Kumpulan data kumpulan.
‫Di sana kita pergi.
‫Kami memiliki beberapa gambar dan beberapa label, jadi kami tahu apa label sebenarnya dari validasi tersebut.
‫Jadi ketika kita melewati batch ini, kumpulan data besok tidak memprediksi karena sifat dari fungsi prediksi.
‫Ini hanya akan melihat gambar dalam data virtual dan kemudian membuat prediksi berdasarkan gambar tersebut.
‫Jadi yang bisa kita lakukan adalah membandingkan prediksi-prediksi tersebut yang nantinya akan berbentuk label.
‫Yah, tidak persis.
‫Kita akan melihat seperti apa mereka sebentar lagi.
‫Kita dapat membandingkan prediksi model yang dibuatnya pada gambar validasi dengan label sebenarnya dari
‫gambar validasi.
‫Sekarang, itu banyak bicara.
‫Jauh lebih baik untuk melihat ini dalam kode, jadi verbose hanya akan mengatakan, hei, ketika Anda membuat prediksi,
‫tunjukkan kemajuan Anda.
‫Yah, itu sangat cepat karena kami memiliki dua ratus gambar, jadi itulah indahnya bekerja
‫pada GPU.
‫Prediksinya juga sangat cepat.
‫Dan itu hanya membutuhkan waktu sekitar tujuh milidetik.
‫Jadi bahkan tidak satu detik pun.
‫Dan jika kita tidak menyetel verbose menjadi sama dengan satu, kita tidak akan mendapatkan keluaran bilah kemajuan kecil ini.
‫Anda mungkin melihat ini dan pergi, apa yang terjadi di sini?
‫Banyak hanya nomor yang berbeda.
‫Jadi mari kita periksa bentuk prediksi Shapir.
‫Jika Anda ingat, di mana garis ini, jadi jika kita pergi, Len, mengapa?
‫Val.
‫Dua ratus, jadi ada Qype pertama, jadi dua ratus gambar.
‫Menurut Anda dari mana kapal kedua berasal?
‫Seratus dua puluh, di mana kita pernah melihatnya sebelumnya,
‫Len?
‫Ras unik.
‫Seratus dua puluh, jadi ini berarti kita memiliki larik dua ratus kali seratus dua puluh, jadi
‫kita punya 200.
‫Mari kita lihat elemen pertama.
‫Jadi kita punya 200 prediksi, nol.
‫200 array.
‫Dari seratus dua puluh nomor berbeda yang sangat kecil dan kami bertanya-tanya apa yang terjadi
‫di sini.
‫Hmm.
‫Mari kita cari tahu panjangnya.
‫Seratus dua puluh, luar biasa.
‫Jadi apa ini sebenarnya.
‫Adalah probabilitas yang terkait.
‫Untuk kemungkinan, jadi pada dasarnya model kami menganggap gambar tertentu, jadi ada nilai probabilitas di
‫sini untuk setiap label.
‫Jadi nilai di sini, nilai tertinggi dalam larik prediksi ini.
‫Jadi prediksi ke-nol benar.
‫Ini untuk satu gambar, gambar pertama di validasi data.
‫Jadi nilai tertinggi di sini akan sesuai dengan indeks label yang menurut model
‫paling mungkin.
‫Dan lagi, ini banyak bicara, ini akan menjadi sedikit lebih masuk akal setelah
‫kita mulai menggabungkannya dengan kode, tetapi bersabarlah sebentar.
‫Jika kita jumlahkan semua ini, mereka akan sama sangat dekat dengan satu atau mungkin satu.
‫Tepat.
‫Dan saya katakan sangat dekat karena cara menyimpan nomor komputer tidak persis.
‫Jadi jika Anda terus menggunakan poin desimal.
‫Benar.
‫Ini akan menjadi sangat dekat dengan satu, tetapi mungkin tidak tepat satu, dan Anda mungkin berkata, Daniel, apa yang
‫Anda katakan kepada saya?
‫Ini cara nomor toko komputer tidak tepat.
‫Yah, saya bahkan tidak sepenuhnya memahaminya, tetapi Anda hanya perlu tahu bahwa ketika komputer menyimpan angka yang
‫memiliki banyak desimal karena cara paling efisien untuk benar-benar disimpan di chip komputer,
‫itu tidak akan sempurna akurat.
‫Jadi itulah mengapa saya katakan ketika Anda meringkas satu array prediksi, itu akan menjadi sangat dekat dengan satu.
‫Dan sekarang saya akan mengikat ini kembali ke tempat kita kembali ke model kita.
‫Inilah mengapa kami menggunakan aktivasi softmax.
‫Anda mungkin mengatakan sejauh ini.
‫Ini adalah video, Zygi, Anda sudah memberi tahu kami tentang Softmax.
‫Itu tidak benar-benar masuk akal dan itu benar-benar tidak masuk akal sekarang.
‫Tapi kalau kita kembali ke Softmax, kita jalan saja ya, bagaimana kalau kita pergi?
‫Apa itu Softmax jika kita kembali ke halaman Wikipedia kita yang ramah?
‫Ini akan memberitahu kita.
‫Itu tetapi setelah menerapkan softmax, setiap komponen akan berada dalam interval antara nol hingga satu dan komponen
‫akan bertambah hingga satu.
‫Jadi itulah yang kita dapatkan di sini.
‫Kami mendapatkan komponen kami karena kami telah menggunakan aktivasi softmax di lapisan
‫terakhir jaringan kami, itu menghasilkan larik, larik prediksi yang panjangnya 120 dan semua nilai ini dalam prediksi nol
‫dan prediksi satu sama lain.
‫Dia punya prediksi.
‫Satu akan sangat dekat dengan satu juga.
‫Jadi prediksi satu menambahkan hingga satu.
‫Atau sangat dekat dengan satu.
‫Oh, prediksi.
‫Di sana kita pergi.
‫Lihat, ini hanya lebih dari satu, ini sangat dekat dengan salah satu desimal yang ada, angka yang
‫kurang tepat dengan komputer.
‫Jadi mari kita satukan ini semua.
‫Karena sekarang baru banyak omong, saya mau kasih contoh yang konkrit.
‫Mari kita ambil prediksi nol.
‫Jadi kita akan menghapus sel-sel ini.
‫Dan hanya satu berita kecil juga, ingat magonet kita, arsitektur V2, semua yang dilakukan oleh
‫lapisan softmax adalah mengambil output seribu dua ratus delapan puluh ini, deretan angka
‫ini dan mengubahnya menjadi deretan angka seperti ini seratus dua puluh menggunakan aktivasi softmax.
‫Karena ingat, untuk masalah klasifikasi multiclass, kita ingin aktivasi softmax.
‫Tetapi jika kita hanya melakukan klasifikasi tunggal, kita akan menggunakan sigmoid.
‫Jadi untuk kembali ke sini, mari kita periksa.
‫Jadi prediksi pertama, saya akan mengetikkan beberapa trik pengindeksan kecil di sini, dan saya hanya ingin Anda
‫menontonnya sedikit demi sedikit seiring berjalannya waktu.
‫Tapi saya ingin Anda mulai berpikir tentang bagaimana semua ini terikat bersama.
‫Jadi mari kita lakukan.
‫Karena tujuan kita sekarang adalah model kita, seperti yang dibuat beberapa prediksi di sini, tetapi tujuan kita adalah untuk memahami prediksi
‫ini lebih jauh karena komputer kita memahaminya dengan benar, karena semuanya numerik.
‫Jadi, ingat di awal bagaimana kami menghabiskan banyak waktu mengubah data kami menjadi angka, seperti saat Anda
‫sampai pada keluaran model pembelajaran mesin.
‫Benar.
‫Jadi ini yang kami fokuskan.
‫Kami menghabiskan banyak waktu untuk mempersiapkan masukan kami.
‫Sekarang kita akan menghabiskan banyak waktu untuk mempersiapkan output kita, yang sedang kita lakukan sekarang.
‫Jadi mari kita mencetak prediksi nol dan kemudian apa yang akan kita lakukan adalah mencari probabilitas nilai maksimal.
‫Jadi ingat fungsi di dalam pinjaman, Anda mungkin tidak memanggil Prober prediksi, yang
‫menghasilkan probabilitas prediksi, inilah yang diprediksi secara default intensif rendah.
‫Kami pergi ke sini, prediksi enpi, prediksi Mac nol.
‫Jadi kami menemukan.
‫Mari kita ingatkan diri kita sendiri, prediksi nol, seperti apa kita menemukan nilai maksimal di sini.
‫Hanya itu yang dilakukan garis itu.
‫Lalu apa yang akan kita lakukan selanjutnya?
‫Jadi kami ingin.
‫Apa lagi yang kita inginkan?
‫Kami ingin mencari jumlah.
‫Jadi ENPI sebenarnya kami mungkin mengatur ini sehingga kami bisa melakukan banyak.
‫Jadi indeks sama dengan nol.
‫Supaya kita bisa melihatnya dengan banyak contoh, jadi Sam Sam akan menjadi ENPI beberapa indeks prediksi, bagus dan
‫sederhana.
‫Lalu kita akan pergi, wow, itu salah ketik yang mengerikan, Daniel.
‫Ayo, kita akan pergi ke indeks massa.
‫Jadi temukan indeks dalam array ini, yang memiliki nilai maksimal.
‫Jadi yang sama dengan nilai maks.
‫NPR mendukung indeks prediksi dan tentu saja, apa yang kami lakukan sekarang sedikit membosankan.
‫Kita akan berfungsi ini nanti.
‫Jadi Anda bisa bayangkan jika kita terus menulis sel seperti ini, di
‫sinilah kita memfungsikan semua kode kita sebanyak yang kita bisa sehingga kita tidak hanya harus terus
‫menulis jenis pernyataan cetak ini untuk menjelajahi data kita atau jelajahi indeks prediksi prediksi kami.
‫Luar biasa, prediksi Leibel.
‫Sekarang, sebelum kita menjalankan sel ini, kita akan melawan aturan utama kita, jika ragu, jalankan
‫kodenya, ingin Anda berpikir tentang apa yang dilakukan sel ini.
‫Biarkan saya mengingatkan Anda tentang apa itu ras unik.
‫Jadi ini semua ras anjing kami.
‫Jadi jika kami memiliki prediksi dan kami menemukan indeks massanya dan kemudian kami menemukan di mana indeks itu terjadi dan keturunan
‫unik, menurut Anda apa yang akan kembali?
‫Petunjuk, kami telah mengetiknya di sini.
‫Baiklah, mari kita hapus anak nakal ini dan kemudian kita akan pindah dan masuk.
‫Luar biasa.
‫Jadi di sini indeks nol, ini adalah array itu, persis sama di sini, output dari model kami ketika kami
‫memanggil prediksi.
‫Jadi nilai max, probabilitas prediksi, maksimum ini adalah satu karena ingat,
‫total fungsi softmax adalah antara nol dan satu.
‫Jadi nilai tertinggi yang bisa didapat adalah satu.
‫Jadi ini mengatakan kita memprediksi fitnah tertinggi di sini dengan probabilitas prediksi dua puluh satu koma enam
‫persen.
‫Sekarang, jumlah dari semua nilai ini sangat dekat dengan satu lagi.
‫Menyelaraskan dengan aturan softmax antara nol dan satu dan akan menambahkan hingga satu, tetapi karena cara
‫komputer menghitung angka, tidak tepat satu dan indeks maksimum.
‫Jadi di mana nilai ini terjadi adalah tujuh belas.
‫Jadi jika kita dapat menambahkan tiga, kita menemukan 17 di suatu tempat.
‫Mungkin di sana.
‫Itu dia.
‫Sekarang, Labellers border terrier yang diprediksi, jadi untuk indeks nol.
‫Atau untuk validasi, gambar nol.
‫Label yang diprediksi adalah terrier perbatasan.
‫Sekarang mari kita ubah ini.
‫Bagaimana jika kita melakukan bagaimana jika kita melakukan indeks?
‫Apa nomor favorit kita?
‫42.
‫Jadi kami mendapat nilai maksimal, probabilitas prediksi, jadi ini jauh lebih tinggi.
‫Ini adalah 75 persen, jadi saya cukup percaya diri dengan yang satu ini.
‫Jadi bisa dibilang semakin tinggi nilai ini ke satu, semakin dekat ke satu, semakin yakin sebuah
‫model tentang prediksi tertentu.
‫Jumlahnya sangat dekat dengan satu, indeks maksimum adalah seratus tiga belas dan prediksi Labellers
‫walkaround.
‫Jadi kalau kita ke sini, nilainya unik.
‫Jika kita mencari nomor indeks 113.
‫Kami akan menemukan jalan-jalan di sana kami pergi, berjalan-jalan.
‫113.
‫Berjalan-jalan, jadi beginilah cara kami mengubah probabilitas prediksi kami dalam bentuk numerik, sesuatu yang dipahami komputer
‫kami menjadi sesuatu yang kami pahami sebagai label prediksi.
‫Jadi sekarang kita punya cara untuk mengubah prediksi kita menjadi sesuatu yang bisa kita pahami.
‫Apa yang akan mulai dilakukan selanjutnya adalah kita akan membuat sedikit fungsi yang memungkinkan kita menemukan label yang
‫diprediksi untuk setiap sampel dalam set validasi.
‫Jadi sekitar dua ratus gambar, dan kemudian kita akan membongkar data ini, mengatur
‫data validasi dan membandingkan prediksi secara visual dengan label kebenaran.
‫Sekarang, sekali lagi, banyak pembicaraan, tetapi di video berikutnya, kita akan mulai membangun fungsionalitas itu
‫dan kita akan melihat seperti apa sebenarnya.
‫Dan aku sangat bersemangat, kan?
‫Karena salah satu bagian yang paling lucu adalah membandingkan prediksi model Anda dengan apa yang sebenarnya terjadi.
‫Visi anjing menjadi hidup.