‫Vì vậy, chúng tôi đã thấy cách chúng tôi có thể đánh giá hiệu suất của mô hình của mình hoặc ít nhất là hiệu suất ban
‫đầu về một số thứ như độ chính xác của kỷ nguyên và mất kỷ nguyên và xem cách chúng tôi có thể theo dõi các thử nghiệm khác nhau.
‫Nhưng đây chỉ là trên các tập xác thực và đào tạo mô hình, và nó chỉ thực sự dựa trên những gì mô hình đã học được
‫trong tập dữ liệu.
‫Cách thực sự tốt khác để đánh giá những gì mô hình của chúng tôi đã học được là sử dụng nó cho những gì chúng tôi đang
‫xây dựng nó.
‫Nếu chúng ta đang xây dựng tầm nhìn của chó.
‫Và chúng tôi luôn phải ghi nhớ mục tiêu cuối cùng là gì.
‫Với bất kỳ dự án nào chúng tôi đang thực hiện, chúng tôi đang xây dựng tầm nhìn về loài chó để xem liệu chúng tôi có thể xây dựng
‫một mô hình học máy có thể xác định một giống chó trong một bức ảnh hay không.
‫Vì vậy, nó sẽ đưa ra một số dự đoán cho một bức ảnh.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Nếu chúng tôi quay lại để xem lại quy trình làm việc của mình, thì chúng tôi sẽ điều chỉnh mô hình phù hợp với dữ liệu.
‫Bây giờ là lúc để đưa ra dự đoán.
‫Vì vậy, chúng tôi đang ở trong chúng tôi vẫn đang ở bước ba.
‫Chúng tôi đã làm được một chút.
‫Chúng tôi đã chạm vào bước bốn.
‫Và hãy nhớ, đây không phải là các bước thực sự tuyến tính.
‫Vì vậy, đây chỉ là những điều tôi chỉ đặt chúng ở đây vì nó dễ hiểu như thế này.
‫Nhưng hãy nhớ rằng, chúng không nhất thiết phải tuyến tính, vì vậy bạn có thể làm chúng không theo thứ tự.
‫Chúng tôi quay trở lại, chúng tôi sẽ đưa ra một tiêu đề nhỏ, đưa ra và đánh giá các dự đoán bằng cách sử dụng một mô hình được đào tạo.
‫Chỉ huy, thưa bà, vì đã biến nó thành sự thay đổi điểm đánh dấu và đi vào.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, việc đưa ra dự đoán với một mô hình được đào tạo rất giống với cách chúng ta đã làm trong
‫phương pháp cho vay tâm linh, vì vậy chúng ta có thể gọi hàm dự đoán và dữ liệu posit ở cùng một định dạng mà mô hình đã được đào tạo.
‫Đó là điều quan trọng.
‫Hãy xem đoạn mã trước và sau đó chúng ta sẽ thảo luận về những gì đang xảy ra.
‫Vì vậy, hãy đưa ra dự đoán về dữ liệu xác thực.
‫Vì vậy, hãy nhớ rằng chúng tôi đã tạo một lô dữ liệu xác thực.
‫Bây giờ, điều này không được sử dụng để đào tạo.
‫Đó là điểm quan trọng.
‫Nếu chúng ta quay trở lại ba tập hợp của mình, cách chúng ta đánh giá một mô hình là do nó đào tạo trên tập huấn luyện.
‫Chúng tôi muốn kiểm tra nó ra.
‫Đó là kết quả ban đầu trên bộ xác thực và sau đó là cả hai bài kiểm tra này.
‫Vì vậy, kỳ thi thực hành và kỳ thi cuối kỳ là những tập dữ liệu mà mô hình chưa từng thấy trước đây.
‫Vì vậy, chúng tôi trở lại.
‫Đi nào.
‫Người mẫu.
‫Ồ thực ra chúng ta sẽ lưu nó vào dự đoán mô hình sinh thái dự đoán dữ liệu val bởi vì chúng ta hãy tự nhắc nhở
‫mình về dữ liệu val là gì.
‫Trình xác thực.
‫Bộ dữ liệu hàng loạt.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chúng tôi có một số hình ảnh và một số nhãn để chúng tôi biết nhãn thực của việc xác thực là gì.
‫Vì vậy, khi chúng tôi chuyển tập dữ liệu lô này để lập mô hình hoặc dự đoán vì bản chất của chức năng dự đoán, nó
‫sẽ chỉ xem xét các hình ảnh trong trình xác thực và sau đó đưa ra dự đoán dựa trên những hình ảnh đó.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là so sánh những dự đoán sẽ ở dạng nhãn.
‫Không hẳn là chính xác lắm.
‫Chúng ta sẽ xem chúng trông như thế nào sau một giây.
‫Chúng tôi có thể so sánh các dự đoán của mô hình mà nó đưa ra trên các hình ảnh xác thực với các nhãn thực tế
‫từ các hình ảnh xác nhận.
‫Bây giờ, đó là rất nhiều nói chuyện.
‫Tốt hơn nhiều nếu thấy điều này trong mã.
‫Vì vậy, dài dòng sẽ chỉ nói rằng, này, khi bạn đang đưa ra dự đoán, hãy cho tôi biết sự tiến bộ của bạn.
‫Chà, điều đó thực sự nhanh chóng vì chúng tôi có 200 hình ảnh.
‫Vì vậy, đó là vẻ đẹp của việc làm việc trên GPU.
‫Các dự đoán cũng thực sự nhanh chóng, và do đó chỉ mất khoảng 187 mili giây, thậm chí không phải là cả
‫giây.
‫Và nếu chúng tôi không đặt chi tiết bằng một, chúng tôi sẽ không nhận được đầu ra thanh tiến trình nhỏ này.
‫Bạn có thể nhìn vào cái này và đi, chuyện gì đang xảy ra ở đây?
‫Rất nhiều con số khác nhau.
‫Vì vậy, chúng ta hãy kiểm tra hình dạng ở đây.
‫Dự đoán hình dạng.
‫Để nhớ?
‫Cái này xếp hàng ở đâu?
‫Vậy nếu chúng ta đi, Len, tại sao?
‫Tốt.
‫200.
‫Vì vậy, có hình dạng đầu tiên.
‫Vì vậy, 200 hình ảnh.
‫Bạn nghĩ hình dạng thứ hai đến từ đâu?
‫120.
‫Chúng ta đã thấy điều đó ở đâu trước đây?
‫Len Các giống chó độc đáo.
‫120.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là chúng ta có một mảng 200 x 120.
‫Vì vậy, chúng tôi có 200.
‫Hãy xem yếu tố đầu tiên.
‫Vì vậy, chúng tôi có 200.
‫Chúng ta sẽ đi.
‫Dự đoán bằng không.
‫200 mảng.
‫Trong số 120 con số khác nhau thực sự nhỏ.
‫Và chúng tôi đang tự hỏi điều gì đang xảy ra ở đây?
‫Hừ!
‫Vâng, chúng ta hãy tìm hiểu độ dài của điều này.
‫120.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, những gì đây thực sự là.
‫Là một xác suất liên quan.
‫Đối với sự thích thú.
‫Vì vậy, về cơ bản mô hình của chúng tôi cho rằng một hình ảnh nhất định là như thế nào.
‫Vì vậy, có một giá trị xác suất ở đây cho mỗi nhãn.
‫Vì vậy, giá trị ở đây, giá trị cao nhất trong mảng dự đoán này.
‫Vì vậy, mảng dự đoán thứ không.
‫Đây là cho một hình ảnh, hình ảnh đầu tiên trong dữ liệu xác thực.
‫Vì vậy, giá trị cao nhất ở đây sẽ tương ứng với chỉ số của nhãn mà mô hình cho là có
‫nhiều khả năng nhất.
‫Và một lần nữa, điều này là rất nhiều nói.
‫Nó sẽ có ý nghĩa hơn một chút khi chúng ta bắt đầu ghép nó lại với nhau bằng mã.
‫Nhưng chỉ cần chịu đựng tôi trong một giây.
‫Nếu chúng ta tổng hợp tất cả những điều này, chúng sẽ rất gần bằng một hoặc có thể là một.
‫Một cách chính xác.
‫Và tôi nói rất gần vì cách máy tính lưu trữ số không chính xác.
‫Vì vậy, nếu bạn tiếp tục tính điểm thập phân.
‫Đúng.
‫Nó sẽ tiến rất gần đến một, nhưng nó có thể không chính xác là một.
‫Và bạn có thể nói, Daniel, bạn đang nói gì với tôi?
‫Đây là cách các số cửa hàng máy tính không chính xác.
‫Chà, tôi thậm chí còn không hiểu hết về nó, nhưng bạn chỉ cần biết rằng khi một máy tính lưu trữ một số
‫có nhiều số thập phân vì cách hiệu quả nhất để thực sự lưu trữ nó trên
‫chip máy tính, nó sẽ không hoàn toàn chính xác.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao tôi nói khi bạn tổng hợp một mảng dự đoán, nó sẽ rất gần với một.
‫Và bây giờ tôi sẽ gắn điều này trở lại nơi chúng ta đã quay trở lại mô hình của mình.
‫Đây là lý do tại sao chúng tôi đã sử dụng kích hoạt Soft Macs.
‫Bạn có thể đang nói.
‫Daniel Farrell, đây là video trước đây bạn đã nói với chúng tôi về máy Mac mềm.
‫Nó không thực sự có ý nghĩa và nó thực sự không có ý nghĩa bây giờ.
‫Nhưng nếu chúng ta quay trở lại với máy Mac mềm, chúng ta sẽ tiếp tục, Vâng, còn chúng ta thì sao, Máy Mac mềm là gì nếu chúng
‫ta quay lại trang Wikipedia thân thiện của mình?
‫Nó sẽ cho chúng ta biết.
‫Cái đó.
‫Nhưng sau khi áp dụng soft Mac, mỗi thành phần sẽ nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và các thành phần sẽ
‫cộng lại thành một.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi nhận được ở đây.
‫Chúng tôi đang nhận các thành phần của mình vì chúng tôi đã sử dụng kích hoạt tối đa mềm trong lớp cuối cùng của mạng của chúng tôi.
‫Nó xuất ra một mảng, một mảng dự đoán có độ dài 120 và tất cả các giá trị này trong dự đoán 0
‫và từng dự đoán khác ở đây.
‫Vì vậy, dự đoán một cũng sẽ rất gần với một.
‫Vì vậy, dự đoán một cộng lại một.
‫Hoặc rất gần với 100 dự đoán.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Thấy chưa, đây chỉ là hơn một, rất gần với một.
‫Càng có nhiều số thập phân, một số càng ít chính xác với máy tính.
‫Và vì vậy chúng ta hãy tập hợp tất cả những điều này lại với nhau.
‫Bởi vì hiện tại chỉ là nói nhiều.
‫Tôi muốn cho bạn thấy một ví dụ cụ thể.
‫Hãy dự đoán, số không.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ loại bỏ các ô này.
‫Và cũng chỉ là một mẩu giấy nhỏ.
‫Hãy nhớ kiến trúc mạng lưới di động của chúng ta, tất cả những gì mà lớp soft max của chúng
‫ta đang làm là lấy 1280 đầu ra mảng số này và thay đổi nó thành một mảng số như thế này có độ dài 120 bằng cách sử dụng
‫kích hoạt max mềm.
‫Bởi vì hãy nhớ rằng, đối với các vấn đề phân loại đa kính, chúng ta muốn kích hoạt tối đa mềm.
‫Nhưng nếu chúng tôi chỉ thực hiện phân loại đơn lẻ, chúng tôi sẽ sử dụng sigmoid.
‫Vì vậy, chúng tôi trở lại đây.
‫Hãy cùng kiểm tra nào.
‫Vì vậy, dự đoán đầu tiên, tôi sẽ đưa ra một vài thủ thuật lập chỉ mục nhỏ ở đây và tôi chỉ muốn bạn xem tiếp Tôi
‫sẽ nói sơ qua về nó một chút khi nó diễn ra, nhưng tôi muốn bạn bắt đầu suy nghĩ về
‫cách tất cả những thứ này liên kết với nhau.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Bởi vì mục tiêu của chúng tôi bây giờ là gì, mô hình của chúng tôi đã đưa ra một số dự đoán ở đây, nhưng mục tiêu của chúng tôi là hiểu thêm về
‫những dự đoán này.
‫Máy tính của chúng tôi hiểu những điều này, phải không?
‫Bởi vì chúng đều là số.
‫Vì vậy, hãy nhớ lúc đầu chúng ta đã dành rất nhiều thời gian để biến dữ liệu của mình thành số, giống như
‫khi bạn đến đầu ra của một mô hình học máy, phải không?
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi tập trung vào.
‫Chúng tôi đã dành rất nhiều thời gian để chuẩn bị đầu vào.
‫Bây giờ chúng tôi sẽ dành nhiều thời gian để chuẩn bị đầu ra của mình, đó là những gì chúng tôi đang làm bây giờ.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi.
‫In dự đoán bằng không.
‫Và sau đó những gì chúng ta sẽ làm là đi tìm giá trị xác suất tối đa.
‫Vì vậy, hãy nhớ chức năng trong cho vay tâm linh mà bạn có thể không gọi là dự đoán proba tạo ra xác
‫suất dự đoán.
‫Đây là những gì dự đoán làm theo mặc định trong tensorflow.
‫Chúng tôi dự đoán ở đây và dự đoán p tối đa bằng không.
‫Vì vậy, chúng tôi đang tìm kiếm.
‫Chúng ta hãy tự nhắc nhở bản thân.
‫Dự đoán bằng không.
‫Gì?
‫Có vẻ như chúng tôi đang tìm giá trị tối đa ở đây.
‫Đó là tất cả những gì dòng làm.
‫Và sau đó chúng ta sẽ làm gì tiếp theo?
‫Vì vậy, in chúng tôi muốn.
‫Chúng ta còn muốn gì nữa?
‫Chúng tôi muốn tìm một số.
‫Vì vậy, NTP hoặc thực sự chúng tôi có thể thiết lập điều này để chúng tôi có thể thực hiện nhiều lần.
‫Vì vậy, chỉ số bằng không.
‫Để chúng ta có thể thấy nó với nhiều ví dụ.
‫Vì vậy, tổng tổng sẽ là np một số dự đoán.
‫Chỉ mục đẹp và đơn giản.
‫Sau đó, chúng tôi sẽ đi.
‫Ồ, đó là một lỗi chính tả khủng khiếp, Daniel.
‫Nào, chúng ta sẽ đi đến chỉ số tối đa.
‫Vì vậy, hãy tìm chỉ mục trong mảng này, có giá trị lớn nhất.
‫Vì vậy, giá trị nào bằng giá trị tối đa.
‫NP.
‫Dự đoán tối đa của tổ chức.
‫Mục lục.
‫Và tất nhiên, những gì chúng tôi đang làm bây giờ hơi tẻ nhạt.
‫Chúng tôi sẽ hoạt động như vậy sau này.
‫Vì vậy, bạn có thể tưởng tượng nếu chúng tôi tiếp tục viết các ô như thế
‫này, đây là nơi chúng tôi hoạt động, sử dụng tất cả mã của chúng tôi nhiều nhất có thể để chúng tôi không chỉ phải liên tục viết
‫các loại câu lệnh in này để khám phá dữ liệu hoặc khám phá các dự đoán của chúng tôi.
‫Chỉ mục Tùy chọn.
‫Tuyệt vời.
‫Nhãn dự đoán.
‫Bây giờ, trước khi chúng tôi chạy ô này, chúng tôi sẽ đi ngược lại quy tắc cơ bản của chúng tôi là, nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Tôi muốn bạn chỉ cần suy nghĩ về những gì cái này đang làm.
‫Hãy để tôi nhắc bạn về những giống chó độc đáo là gì.
‫Vì vậy, đây là tất cả các giống chó của chúng tôi.
‫Vì vậy, nếu chúng ta có dự đoán và chúng ta tìm thấy chỉ số khối lượng của nó và sau đó chúng ta tìm thấy chỉ số đó xuất hiện ở đâu ở các giống
‫độc nhất, bạn nghĩ chỉ số đó sẽ trả về là gì?
‫Dấu.
‫Chúng tôi đã gõ nó ra đây.
‫Được rồi, chúng ta hãy xóa tên xấu xa này, và sau đó chúng ta sẽ thay đổi và đi vào.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đây là chỉ số không.
‫Đây là mảng đó.
‫Chỉ giống hệt nhau ở đây.
‫Đầu ra của mô hình của chúng tôi khi chúng tôi gọi là dự đoán.
‫Vì vậy, giá trị lớn nhất, xác suất dự đoán, giá trị lớn nhất có thể là một.
‫Bởi vì hãy nhớ tổng của một hàm max mềm nằm trong khoảng từ 0 đến 1.
‫Vì vậy, giá trị cao nhất có thể là một.
‫Vì vậy, điều này nói rằng chúng tôi đang dự đoán nhãn cao nhất ở đây với 21. Xác suất dự đoán 6%.
‫Bây giờ, tổng của tất cả các giá trị này lại rất gần với một.
‫Căn chỉnh theo quy tắc tối đa mềm giữa 0 và 1 và sẽ thêm vào một.
‫Nhưng do cách máy tính tính toán các con số, không chính xác một và chỉ số tối đa.
‫Vì vậy, nơi giá trị này xảy ra là 17.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đếm ba, chúng ta tìm thấy 17.
‫Nó ở đâu đó.
‫Có thể ở đó.
‫Đó là nó.
‫Bây giờ nhãn được dự đoán là vùng biên giới.
‫Vì vậy, đối với chỉ số bằng không.
‫Hoặc để xác nhận.
‫Hình ảnh số không.
‫Nhãn được dự đoán là Border Terrier.
‫Bây giờ chúng ta hãy thay đổi điều này.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi đã làm?
‫Mục lục.
‫Con số yêu thích của chúng tôi là gì?
‫42.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có giá trị xác suất dự đoán tối đa.
‫Vì vậy, điều này là cao hơn rất nhiều.
‫Đây là 75%.
‫Vì vậy, nó khá tự tin với điều này.
‫Vì vậy, bạn có thể nói giá trị này càng cao với một, càng gần với một, thì mô hình càng tin tưởng
‫về một dự đoán nhất định.
‫Tổng rất gần bằng một.
‫Chỉ số tối đa là 113 và nhãn được dự đoán là đi vòng quanh.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đến đây, điểm duy nhất.
‫Nếu chúng ta tìm chỉ mục số 113.
‫Chúng tôi sẽ tìm thấy.
‫Đi dạo.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Đi dạo.
‫113.
‫Đi dạo.
‫Vì vậy, đây là cách chúng tôi chuyển đổi xác suất dự đoán của mình ở dạng số, một thứ mà máy tính của
‫chúng ta hiểu thành một thứ mà chúng ta hiểu một nhãn dự đoán.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi có một loại cách để biến các dự đoán của chúng tôi thành một cái gì đó mà chúng tôi có thể hiểu được.
‫Điều sẽ bắt đầu làm tiếp theo là chúng ta sẽ tạo một chút hàm cho phép chúng ta tìm các nhãn
‫được dự đoán cho mọi mẫu trong tập xác thực.
‫Vì vậy, khoảng 200 hoặc hơn hình ảnh.
‫Và sau đó, chúng tôi sẽ UN theo lô dữ liệu này, thiết lập dữ liệu xác thực và so sánh các dự
‫đoán một cách trực quan với các nhãn sự thật.
‫Bây giờ một lần nữa, nói rất nhiều, nhưng trong video tiếp theo, chúng ta sẽ bắt đầu xây dựng chức năng đó và
‫chúng ta sẽ xem nó trông như thế nào trong thực tế.
‫Và tôi rất vui mừng.
‫Đúng.
‫Bởi vì một trong những phần thú vị nhất là so sánh dự đoán của mô hình của bạn với những gì thực sự đang diễn ra.
‫Hình ảnh con chó đang trở nên sống động.