‫เราจึงได้เห็นวิธีที่เราสามารถประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองของเราหรืออย่างน้อยประสิทธิภาพเริ่มต้นกับบางอย่าง
‫เช่น ความแม่นยำของยุคและการสูญเสียของยุค และดูว่าเราสามารถติดตามการทดลองต่างๆ ได้อย่างไร
‫แต่นี่เป็นเพียงการฝึกโมเดลและชุดตรวจสอบความถูกต้องเท่านั้น และจริงๆ แล้วเฉพาะกับสิ่งที่โมเดลได้เรียนรู้ในชุดข้อมูลเท่านั้น
‫วิธีอื่นที่ดีจริง ๆ ในการประเมินสิ่งที่โมเดลของเราได้เรียนรู้คือการใช้มันสำหรับสิ่งที่เราสร้างมันขึ้นมา
‫หากเรากำลังสร้างวิสัยทัศน์ของสุนัข
‫และเราต้องจำไว้เสมอว่าเป้าหมายสุดท้ายคืออะไร
‫ด้วยโครงการใดก็ตามที่เรากำลังดำเนินการอยู่ เรากำลังสร้างวิสัยทัศน์สำหรับสุนัขเพื่อดูว่าเราสามารถสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถระบุสายพันธุ์สุนัขในภาพถ่ายได้หรือไม่
‫เลยจะทำนายดวงให้ถ่ายรูปกัน
‫มาทำกัน
‫ถ้าเรากลับมาดูเวิร์กโฟลว์ของเรา เราก็ปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูล
‫ตอนนี้ได้เวลาทำนายแล้ว
‫เราอยู่ในขั้นตอนที่สาม
‫เราทำมาบ้างแล้ว
‫เราได้สัมผัสกับขั้นตอนที่สี่แล้ว
‫และจำไว้ว่านี่ไม่ใช่ขั้นตอนเชิงเส้นจริงๆ
‫ผมเลยเอามาลงไว้ตรงนี้เพราะว่าเข้าใจง่ายแบบนี้
‫แต่จำไว้, พวกมันไม่จำเป็นต้องเป็นเส้นตรง ดังนั้นคุณสามารถทำมันได้ไม่เป็นระเบียบ
‫เรากลับมา เราจะทำหัวเรื่องเล็กน้อย จัดทำและประเมินการคาดคะเนโดยใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกมา
‫ผบ. ครับ แปลงเป็นกะมาร์คดาวน์แล้วเข้า
‫ตกลง.
‫ดังนั้นการคาดคะเนด้วยแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนจึงคล้ายกับวิธีที่เราทำในการยืมพลังจิต
‫ดังนั้นเราสามารถเรียกฟังก์ชันการทำนายและใส่ข้อมูลในรูปแบบเดียวกับที่แบบจำลองได้รับการฝึกอบรม
‫นั่นคือสิ่งสำคัญ
‫มาดูโค้ดกันก่อนแล้วค่อยมาว่ากันว่าเกิดอะไรขึ้น
‫ดังนั้นให้คาดการณ์ข้อมูลการตรวจสอบ
‫ดังนั้นอย่าลืมว่าเราได้สร้างชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง
‫ตอนนี้ มันไม่ได้ใช้ในการฝึก
‫นั่นคือจุดสำคัญ
‫ถ้าเรากลับมาที่ชุดทั้งสามของเรา วิธีที่เราประเมินแบบจำลองก็คือเพราะมันฝึกในชุดการฝึก
‫เราต้องการที่จะตรวจสอบออก
‫เป็นผลลัพธ์เบื้องต้นในชุดการตรวจสอบความถูกต้องและการสอบทั้งสองนี้
‫ดังนั้นข้อสอบฝึกหัดและการสอบปลายภาคจึงเป็นชุดข้อมูลที่โมเดลไม่เคยเห็นมาก่อน
‫ดังนั้นเราจึงกลับมา
‫ไปกันเถอะ.
‫แบบอย่าง.
‫โอ้ ที่จริง เราจะบันทึกไว้ในการคาดการณ์ การคาดการณ์ แบบจำลองเชิงนิเวศ ทำนาย val data เพราะเรามาเตือนตัวเองว่าข้อมูล
‫val คืออะไร
‫ตัวตรวจสอบความถูกต้อง
‫ชุดข้อมูลแบทช์
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เรามีรูปภาพและป้ายกำกับบางส่วนเพื่อให้เราทราบว่าป้ายกำกับที่แท้จริงคือการตรวจสอบความถูกต้อง
‫ดังนั้นเมื่อเราส่งชุดข้อมูลแบทช์นี้ไปยังโมเดลหรือคาดการณ์เนื่องจากลักษณะของฟังก์ชันการทำนาย มันจะดูเฉพาะรูปภาพในเครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องแล้วจึงทำการคาดคะเนตามรูปภาพเหล่านั้น
‫สิ่งที่เราทำได้คือเปรียบเทียบการคาดคะเนเหล่านั้น ซึ่งจะอยู่ในรูปของฉลาก
‫ก็ไม่เชิง
‫เราจะดูว่าพวกเขามีลักษณะอย่างไรในไม่กี่วินาที
‫เราสามารถเปรียบเทียบการคาดคะเนของแบบจำลองที่ทำกับรูปภาพสำหรับการตรวจสอบกับฉลากจริงจากรูปภาพสำหรับการตรวจสอบความถูกต้อง
‫เมื่อกี้พูดมาก
‫มันจะดีกว่ามากที่จะเห็นสิ่งนี้ในรหัส
‫ละเอียดมากก็แค่พูดว่า เฮ้ เมื่อคุณกำลังคาดการณ์ แสดงความคืบหน้าของคุณให้ฉันดู
‫นั่นเร็วมากเพราะเรามีรูปภาพ 200 รูป
‫นั่นคือความสวยงามของการทำงานกับ GPU
‫การคาดคะเนก็เร็วมากเช่นกัน และใช้เวลาเพียง 187 มิลลิวินาทีเท่านั้น จึงไม่เลยแม้แต่วินาทีเดียว
‫และถ้าเราไม่ได้ตั้งค่า verbose ให้เท่ากับหนึ่ง เราจะไม่ได้แสดงแถบความคืบหน้าเล็กๆ นี้
‫คุณอาจกำลังดูสิ่งนี้และกำลังจะเกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫มากมายเพียงตัวเลขที่แตกต่างกัน
‫ลองตรวจสอบรูปร่างที่นี่
‫รูปร่างทำนาย
‫เพื่อจำ?
‫แนวนี้อยู่แถวไหนครับ?
‫แล้วถ้าเราไปล่ะ เลน ทำไม?
‫ดี.
‫200.
‫จึงมีรูปร่างแรก
‫ดังนั้น 200 ภาพ
‫คุณคิดว่ารูปร่างที่สองมาจากไหน?
‫120.
‫เราเคยเห็นที่ไหนมาก่อน
‫เลน ยูนิคสายพันธุ์
‫120.
‫นี่หมายความว่าเราได้อาร์เรย์ 200 คูณ 120
‫เรามี 200.
‫มาดูองค์ประกอบแรกกัน
‫เรามี 200.
‫เราจะไป.
‫การคาดการณ์เป็นศูนย์
‫200 อาร์เรย์
‫จาก 120 ตัวเลขที่แตกต่างกันซึ่งมีขนาดเล็กมาก
‫และเราสงสัยว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫อืม.
‫ทีนี้ ลองหาความยาวของนี่กัน
‫120.
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วนี่มันคืออะไรกันแน่
‫เป็นความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้อง
‫เพื่อความน่าจะเป็น
‫โดยพื้นฐานแล้วสิ่งที่โมเดลของเราคิดว่าเป็นภาพหนึ่งๆ
‫ดังนั้นจึงมีค่าความน่าจะเป็นสำหรับป้ายกำกับทุกป้าย
‫ค่าตรงนี้ ค่าสูงสุดในอาร์เรย์การคาดคะเนนี้
‫ดังนั้นอาร์เรย์การทำนายที่ศูนย์
‫นี่สำหรับหนึ่งภาพ ซึ่งเป็นภาพแรกในข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง
‫ดังนั้นค่าสูงสุดในนี้จะสอดคล้องกับดัชนีของป้ายกำกับที่โมเดลคิดว่าน่าจะเป็นไปได้มากที่สุด
‫และอีกครั้งที่พูดมาก
‫มันจะสมเหตุสมผลขึ้นอีกเล็กน้อยเมื่อเราเริ่มรวมเข้ากับโค้ด
‫แต่แค่อดทนกับฉันสักครู่
‫ถ้าเราสรุปทั้งหมดนี้, พวกมันจะเท่ากับหนึ่งหรืออาจจะหนึ่งมาก
‫อย่างแน่นอน.
‫และฉันพูดใกล้มากเพราะวิธีที่คอมพิวเตอร์เก็บตัวเลขนั้นไม่เหมือนกัน
‫ดังนั้นถ้าคุณไปต่อด้วยจุดทศนิยม
‫ถูกต้อง.
‫มันใกล้จะถึงจุดหนึ่งแล้ว แต่อาจไม่ใช่สิ่งเดียว
‫และคุณอาจกำลังพูดว่า แดเนียล คุณกำลังพูดอะไร
‫นี่เป็นวิธีที่คอมพิวเตอร์จัดเก็บหมายเลขไม่ถูกต้อง
‫ฉันไม่เข้าใจมันอย่างถ่องแท้ แต่คุณต้องรู้ว่าเมื่อคอมพิวเตอร์เก็บตัวเลขที่มีทศนิยมจำนวนมาก
‫เพราะวิธีที่จะเก็บมันไว้ในชิปคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
‫มันจะไม่เป็นเช่นนั้น ถูกต้องครบถ้วน
‫นั่นเป็นเหตุผลที่ผมบอกว่าเมื่อคุณสรุปอาร์เรย์การทำนายเดียว มันจะใกล้เคียงกับอาร์เรย์หนึ่งมาก
‫และตอนนี้ฉันจะผูกสิ่งนี้กลับเข้าไปในตำแหน่งที่เรากลับมาเป็นแบบของเรา
‫นี่คือเหตุผลที่เราใช้การเปิดใช้งาน Soft Macs
‫คุณอาจจะพูดว่า
‫Daniel Farrell นี่เป็นวิดีโอที่คุณเคยบอกเราเกี่ยวกับเครื่อง Mac แบบนุ่มนวลเมื่อก่อนแล้ว
‫มันไม่สมเหตุสมผลเลย และตอนนี้ก็ไม่สมเหตุสมผลเลย
‫แต่ถ้าเรากลับไปใช้ซอฟต์แมค เราก็ไป ใช่ แล้วเราจะไปกัน ซอฟต์แมคคืออะไรถ้าเรากลับมาที่หน้า
‫Wikipedia ที่เป็นมิตรของเรา
‫มันจะบอกเรา
‫ที่.
‫แต่หลังจากใช้ soft Mac แล้ว แต่ละองค์ประกอบจะอยู่ในช่วงระหว่าง 0 ถึง 1 และส่วนประกอบจะรวมกันเป็นหนึ่ง
‫นั่นคือสิ่งที่เราได้รับที่นี่
‫เราได้รับส่วนประกอบของเราเนื่องจากเราใช้การเปิดใช้งานแบบซอฟต์แม็กซ์ในเลเยอร์สุดท้ายของเครือข่ายของเรา
‫มันส่งออกอาร์เรย์ อาร์เรย์การทำนายที่มีความยาว 120 และค่าเหล่านี้ทั้งหมดในศูนย์การทำนายและการทำนายซึ่งกันและกันที่นี่
‫ดังนั้นการคาดการณ์หนึ่งจะใกล้เคียงกันมากเช่นกัน
‫ดังนั้นคำทำนายหนึ่งจึงรวมกันเป็นหนึ่ง
‫หรือเกือบ 100 คำทำนาย
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดูสิ นี่แค่แปปเดียว ใกล้เคียงกันมาก
‫ยิ่งมีทศนิยมมากเท่าใด คอมพิวเตอร์ก็จะยิ่งมีตัวเลขที่แน่นอนน้อยลงเท่านั้น
‫แล้วมารวมทั้งหมดนี้เข้าด้วยกัน
‫เพราะช่วงนี้มีแต่คนคุยเยอะ
‫ฉันต้องการแสดงตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมให้คุณดู
‫มาทำนายกัน ศูนย์
‫เราจะเอาเซลล์เหล่านี้ออก
‫และเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยเพียงเรื่องเดียวเช่นกัน
‫จำเครือข่ายมือถือของเราไปสู่สถาปัตยกรรม ทั้งหมดที่เลเยอร์ soft max ของเรากำลังทำอยู่คือการนำ
‫1280 ออกอาร์เรย์ของตัวเลขนี้ และเปลี่ยนเป็นอาร์เรย์ของตัวเลขเช่นนี้ที่มีความยาว 120 โดยใช้การเปิดใช้งาน soft max
‫เพราะโปรดจำไว้ว่า สำหรับปัญหาการจำแนกประเภทหลายคลาส เราต้องการการเปิดใช้งาน soft max
‫แต่ถ้าเราทำการจำแนกประเภทเดียว เราจะใช้ซิกมอยด์
‫ดังนั้นเราจึงกลับมาที่นี่
‫ลองตรวจสอบดู
‫การคาดคะเนครั้งแรก ฉันจะพิมพ์เคล็ดลับการจัดทำดัชนีเล็กๆ น้อยๆ สองสามข้อที่นี่ และฉันต้องการให้คุณดูต่อไป
‫ฉันจะพูดถึงมันเล็กน้อยในขณะที่มันดำเนินไป แต่ฉันอยากให้คุณเริ่มคิดว่า สิ่งเหล่านี้ผูกเข้าด้วยกัน
‫มาทำกัน
‫เพราะเป้าหมายของเราตอนนี้คือ ตัวแบบของเราได้ทำการทำนายไว้ที่นี่ แต่เป้าหมายของเราคือทำความเข้าใจการคาดคะเนเหล่านี้ให้มากขึ้น
‫คอมพิวเตอร์ของเราเข้าใจสิ่งเหล่านี้ใช่ไหม
‫เพราะทั้งหมดเป็นตัวเลข
‫จำไว้ตอนเริ่มต้นว่าเราใช้เวลามากมายในการเปลี่ยนข้อมูลของเราให้เป็นตัวเลขอย่างไร เมื่อคุณไปถึงผลลัพธ์ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ใช่ไหม
‫นี่คือสิ่งที่เรากำลังมุ่งเน้น
‫เราใช้เวลามากมายในการเตรียมข้อมูลเข้าของเรา
‫ตอนนี้เราจะใช้เวลามากในการเตรียมผลงานของเรา ซึ่งเป็นสิ่งที่เรากำลังทำอยู่ตอนนี้
‫งั้นไปกัน.
‫พิมพ์คำทำนายเป็นศูนย์
‫แล้วสิ่งที่เราจะทำคือไปหาค่าความน่าจะเป็นของค่าสูงสุด
‫ดังนั้นจำหน้าที่ในการยืมพลังจิตที่คุณอาจไม่เรียก proba ทำนายซึ่งให้ผลลัพธ์ความน่าจะเป็นที่คาดการณ์
‫นี่คือสิ่งที่การทำนายทำโดยค่าเริ่มต้นในเทนเซอร์โฟลว์
‫เราไปที่นี่ การทำนาย และ p max การทำนายเป็นศูนย์
‫ดังนั้นเราจึงพบว่า
‫มาเตือนตัวเราเอง
‫การคาดการณ์เป็นศูนย์
‫อะไร
‫ดูเหมือนว่าเรากำลังหาค่าสูงสุดที่นี่
‫นั่นคือทั้งหมดที่ทำ
‫แล้วเราจะทำอย่างไรต่อไป?
‫พิมพ์ที่เราต้องการ
‫เราต้องการอะไรอีก
‫เราต้องการที่จะหาบางอย่าง
‫ดังนั้น NTP หรือที่จริงแล้วเราอาจตั้งค่านี้เพื่อให้เราสามารถทำหลาย ๆ อันได้
‫ดัชนีจึงเท่ากับศูนย์
‫เพื่อให้เราเห็นได้จากหลายตัวอย่าง
‫ดังนั้นผลรวมจะเป็น np การคาดคะเนบางอย่าง
‫ดัชนีที่ดีและเรียบง่าย
‫แล้วเราจะไปกัน
‫ว้าว นั่นเป็นการพิมพ์ผิดที่แย่มาก แดเนียล
‫มาเลย เราจะไปที่ดัชนีสูงสุด
‫ดังนั้นจงหาดัชนีในอาร์เรย์นี้ ซึ่งมีค่าสูงสุด
‫ซึ่งเท่ากับค่าสูงสุด
‫นพ.
‫การคาดการณ์สูงสุดขององค์กร
‫ดัชนี.
‫และแน่นอนว่าสิ่งที่เราทำอยู่ตอนนี้ค่อนข้างน่าเบื่อ
‫เราจะทำงานในลักษณะนี้ในภายหลัง
‫คุณคงนึกภาพออกว่าถ้าเราเขียนเซลล์แบบนี้ไปเรื่อยๆ ตรงนี้คือที่ที่เราใช้งานได้
‫โดยใช้โค้ดทั้งหมดของเราให้มากที่สุด เพื่อที่เราจะได้ไม่ต้องเขียนข้อความสั่งพิมพ์เหล่านี้อย่างต่อเนื่องเพื่อสำรวจ
‫ข้อมูลหรือสำรวจการคาดการณ์ของเรา
‫ดัชนีตัวเลือก
‫มหัศจรรย์.
‫ป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้
‫ก่อนที่เราจะเรียกใช้เซลล์นี้ เราจะขัดต่อกฎสำคัญของเราที่ว่า ถ้าไม่แน่ใจ ให้รันโค้ด
‫ฉันอยากให้คุณลองคิดดูว่าคนๆ นี้กำลังทำอะไรอยู่
‫ผมขอเตือนคุณว่าสายพันธุ์ที่เป็นเอกลักษณ์คืออะไร
‫นี่คือสายพันธุ์สุนัขทั้งหมดของเรา
‫ดังนั้นถ้าเรามีการคาดการณ์และเราพบดัชนีมวลของมันแล้วเราพบว่าดัชนีนั้นเกิดขึ้นที่ใดในสายพันธุ์ที่ไม่ซ้ำกัน
‫คุณคิดว่าอะไรจะกลับมา?
‫คำใบ้.
‫เราพิมพ์ไว้ที่นี่
‫เอาล่ะ ลบเด็กเลวคนนี้ แล้วเราจะย้ายเข้าไป
‫มหัศจรรย์.
‫นี่คือดัชนีศูนย์
‫นี่คืออาร์เรย์นั้น
‫ตรงนี้เหมือนกันครับ.
‫ผลลัพธ์ของแบบจำลองของเราเมื่อเราเรียกการทำนาย
‫ดังนั้นค่าสูงสุด ความน่าจะเป็นของการทำนาย ค่าสูงสุดที่สามารถเป็นได้คือหนึ่ง
‫เพราะอย่าลืมว่าผลรวมของฟังก์ชัน soft max อยู่ระหว่างศูนย์ถึงหนึ่ง
‫ดังนั้นค่าสูงสุดที่ค่าเดียวสามารถเป็นค่าเดียวได้
‫นี่กำลังบอกว่าเรากำลังคาดการณ์ป้ายกำกับสูงสุดในที่นี้ด้วย 21 ความน่าจะเป็น 6%
‫ตอนนี้ ผลรวมของค่าทั้งหมดเหล่านี้ใกล้เคียงกันมากอีกครั้ง
‫สอดคล้องกับกฎซอฟต์แม็กซ์ระหว่างศูนย์และหนึ่งและจะเพิ่มเป็นหนึ่ง
‫แต่เนื่องจากวิธีที่คอมพิวเตอร์คำนวณตัวเลข ไม่ใช่หนึ่งเดียวและดัชนีสูงสุด
‫ดังนั้นเมื่อค่านี้เกิดขึ้นคือ 17
‫ถ้าเรานับสาม เราจะพบ 17
‫มันอยู่ที่ไหนสักแห่ง
‫อาจจะอยู่ที่นั่น
‫แค่นั้นแหละ.
‫ตอนนี้ป้ายกำกับที่คาดคะเนคือพื้นที่ชายแดน
‫ดังนั้นสำหรับดัชนีศูนย์
‫หรือสำหรับการตรวจสอบ
‫ภาพเป็นศูนย์
‫ป้ายกำกับที่คาดการณ์คือ Border Terrier
‫ตอนนี้ขอเปลี่ยนสิ่งนี้
‫แล้วถ้าเราทำล่ะ?
‫ดัชนี.
‫เราชอบเลขอะไร
‫42.
‫เราจึงได้ค่าความน่าจะเป็นสูงสุดของการทำนาย
‫นี่จึงสูงกว่ามาก
‫นี่คือ 75%
‫ดังนั้นจึงค่อนข้างมั่นใจกับสิ่งนี้
‫ดังนั้นคุณสามารถพูดได้ว่ายิ่งค่านี้มีค่าเท่ากับหนึ่ง ยิ่งใกล้ค่าหนึ่งเท่าใด แบบจำลองก็ยิ่งมั่นใจมากขึ้นเกี่ยวกับการคาดคะเนบางอย่างเท่านั้น
‫ผลรวมใกล้เคียงกับหนึ่งมาก
‫ดัชนีสูงสุดคือ 113 และป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้เป็นแบบทดสอบทั่วๆ ไป
‫ดังนั้นถ้าเราไปที่นี่ เกรดพิเศษ
‫ถ้าเราจะหาเลขดัชนี 113
‫เราจะพบว่า
‫เดินไปรอบ ๆ.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เดินไปรอบ ๆ.
‫113.
‫เดินไปรอบ ๆ.
‫นี่คือวิธีที่เราแปลงความน่าจะเป็นในการทำนายเป็นรูปแบบตัวเลข ซึ่งคอมพิวเตอร์ของเราเข้าใจเป็นบางสิ่งที่เราเข้าใจป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้
‫ตอนนี้ เรามีวิธีเปลี่ยนการคาดคะเนของเราเป็นบางสิ่งที่เราสามารถเข้าใจได้
‫สิ่งที่จะเริ่มดำเนินการต่อไปคือ เราจะสร้างฟังก์ชันเล็กน้อยที่ช่วยให้เราค้นหาป้ายกำกับที่คาดคะเนสำหรับทุกตัวอย่างในชุดการตรวจสอบความถูกต้อง
‫ประมาณ 200 รูปขึ้นไป
‫จากนั้นเราจะจัดชุดข้อมูลของ UN ตั้งค่าข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง และเปรียบเทียบการคาดคะเนในรูปแบบภาพกับฉลากความจริง
‫พูดมากอีกแล้ว แต่ในวิดีโอหน้า เราจะเริ่มสร้างฟังก์ชันนั้นขึ้นมา แล้วมาดูกันว่าในความเป็นจริงแล้วหน้าตาเป็นอย่างไร
‫และฉันรู้สึกตื่นเต้นมาก
‫ถูกต้อง.
‫เนื่องจากส่วนที่สนุกที่สุดชิ้นหนึ่งคือการเปรียบเทียบการคาดการณ์ของแบบจำลองกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริง
‫วิสัยทัศน์ของสุนัขกำลังมาถึงชีวิต