‫ในวิดีโอที่แล้วที่เราพูดถึงวิธีที่เราสามารถแปลงเอาต์พุตการทำนายของแบบจำลองของเรา
‫ตกลง.
‫รายการตัวเลขยาวๆ ที่เข้าใจยากจริง ๆ หากคุณเพิ่งดูเป็นครั้งแรกในสิ่งที่เราสามารถเข้าใจป้ายกำกับที่คาดคะเนในรูปแบบของสตริงได้
‫สิ่งที่เราอยากทำคือทำให้เห็นภาพมากขึ้นอีกนิดเพราะมันค่อนข้างน่าเบื่อ แค่เปรียบเทียบแบบนี้
‫ดังนั้น เราจะสร้างฟังก์ชันบางอย่างที่จะช่วยให้เราทำตามขั้นตอนนี้โดยพื้นฐาน รวมทั้งเห็นภาพจริงที่แบบจำลองกำลังคาดการณ์ไว้
‫แล้วเปรียบเทียบกับป้ายกำกับจริงหรือป้ายกำกับความจริงของรูปภาพนั้น อาหารอันโอชะ
‫สิ่งเหล่านี้เรียกว่าช่วงความเชื่อมั่น
‫หากคุณได้ยิน นี่คือความน่าจะเป็นในการทำนาย
‫นอกจากนี้ยังมีช่วงความเชื่อมั่น
‫วิธีหนึ่งในการประเมินแบบจำลองคือ ไป บอกแค่การคาดคะเนที่มีค่าความเชื่อมั่นมากกว่า
‫0 เท่านั้น 75.
‫ทุกการคาดการณ์ที่มีค่าสูงสุดจะต่ำกว่า 0 75 ถูกผลักไปที่ข้างทาง
‫นี่คือสิ่งที่คุณอาจต้องการส่งต่อไปยังตัวจำแนกประเภทที่เป็นมนุษย์ แต่ทุกอย่างที่เกินจุด
‫75 คุณอาจต้องการให้ตัวแบบทำนายตัวเอง
‫มาเขียนบันทึกย่อถึงตัวเราที่มีฟังก์ชันข้างต้นกัน
‫ดีมาก แต่เราต้องการที่จะสามารถทำได้ในวงกว้าง
‫และมันจะดีกว่านี้ถ้าเราเห็นภาพ
‫คำทำนายกำลังดำเนินการอยู่
‫ส่วนหนึ่งของการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ไม่ใช่แค่สามารถเขียนโค้ดประเภทนี้ได้
‫ขั้นตอนที่สำคัญกว่าการสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงคือการประเมิน
‫นี่คือสิ่งที่เรากำลังทำอยู่
‫เรากำลังสื่อสารกับตัวเองว่าเกิดอะไรขึ้น เพราะการแสดงคะแนนความแม่นยำให้คนอื่นเห็นเป็นเรื่องหนึ่ง
‫เราไปกันได้แล้ว ใช่
‫ไปเลย
‫ความแม่นยำของโมเดลของเราคือ 100% ในชุดฝึก และพวกเขาอาจจะไป โอ้ โอเค ให้ฉันดูว่าเกิดอะไรขึ้น
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังทำที่นี่
‫ดังนั้น หากคุณต้องรายงานให้คนอื่นทราบ หรือหากคุณต้องแสดงให้เพื่อนร่วมงานเห็น หรืออาจเป็นคู่ของคุณกับธุรกิจที่ไม่รู้จริงๆ
‫ว่าคุณกำลังพูดถึงอะไร เมื่อคุณบอกพวกเขา ความน่าจะเป็นของการทำนายจะเป็น 0
‫75 มันง่ายกว่ามากเมื่อคุณแสดงบางสิ่งให้พวกเขาเห็น
‫ดังนั้นเราจึงไปที่นี่
‫หมายเหตุความน่าจะเป็นในการทำนายยังเป็น
‫เรียกว่าระดับความมั่นใจ
‫ทำเครื่องหมายลง
‫มหัศจรรย์.
‫เอาล่ะ ฟังก์ชันเล็กน้อย
‫ไปเลี้ยวกันเลย
‫การทำนาย ความน่าจะเป็น ซึ่งเป็นสิ่งที่เรามีบนนี้
‫ทั้งหมดนี้คือความน่าจะเป็น
‫ดังนั้น ถ้าคุณได้ยินฉันพูดว่าความน่าจะเป็นในการทำนาย ฉันหมายถึงตัวเลขที่มีความยาวเช่นนี้ที่มีความน่าจะเป็น
‫เมื่อเราไปที่นี่ ให้เปลี่ยนความน่าจะเป็นเป็นป้ายกำกับที่เกี่ยวข้อง
‫เข้าใจง่ายขึ้น
‫ดังนั้นเราจะไปอย่างแน่ชัดว่าเราอาจจะทำมันจากอันเดียว ดังนั้นอาจจะได้รับป้ายกำกับก่อน เราจะส่งอาร์เรย์ความน่าจะเป็นของการทำนายซึ่งจำได้ว่าเป็นเพียงความน่าจะเป็นการคาดการณ์นี้
‫เพราะสิ่งที่เรากำลังทำอยู่ จำไว้ว่าเป้าหมายของเราคือการทำหน้าที่เหมือนคำสั่งพิมพ์ที่น่าเกลียดนี้
‫ก็มันไม่ได้น่าเกลียดขนาดนั้น
‫มันเป็นรหัสที่ค่อนข้างเรียบร้อย
‫แต่เราต้องการทำให้สิ่งนี้สามารถใช้ได้กับเราในวงกว้าง
‫ความน่าจะเป็นในการทำนาย
‫ใช่.
‫จากนั้นเราต้องการทิ้งเอกสารเล็กๆ น้อยๆ ไว้สำหรับตัวเราเอง เปลี่ยนอาร์เรย์ของความน่าจะเป็นในการทำนายเป็นป้ายกำกับ
‫เราสามารถทำคำสั่ง return ง่ายๆ ได้ที่นี่
‫สายพันธุ์ที่ไม่เหมือนใคร
‫ทั้งหมดที่เราต้องการจะทำคือจัดทำดัชนีสายพันธุ์ที่ไม่ซ้ำกันสำหรับ ARG สูงสุดของความน่าจะเป็นในการทำนาย
‫อีกครั้ง เราแค่จำลองอันนี้ที่นี่
‫ทั้งหมดที่เราทำคือเราแค่ต้องการป้ายกำกับที่คาดคะเนจากรายการตัวเลขนี้
‫มาดูกันว่าจะเป็นยังไงถ้าเราต้องการ
‫มาดูตัวอย่างกันสักหน่อย
‫รับฉลากที่คาดการณ์ไว้
‫ขึ้นอยู่กับอาร์เรย์ของความน่าจะเป็นในการทำนาย
‫พิมพ์ผิดมากมาย
‫กระจายการหมิ่นประมาทรับการคาดการณ์หมิ่นประมาท
‫ไปที่ดัชนีแรกกัน
‫ทั้งหมดที่เราทำ เราแค่เรียกฟังก์ชันของเรา ฟังก์ชันเล็กๆ ที่สวยงามที่เราเพิ่งเขียน
‫และหวังว่าสิ่งนี้จะคืนค่าความภูมิใจของศูนย์กลับมาให้เรา
‫พื้นที่ชายแดน.
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังตามหา
‫เก้า.
‫คุณชอบเลขอะไร
‫ของฉันเคยเป็น 81 เพราะเก้าคูณเก้าคือ 81
‫หนึ่งบวกแปดได้ 81 แปดลบหนึ่งได้เจ็ด
‫ฉันมีสุนัขชื่อเซเว่น
‫และฉันมีอาการนอนกรนระดับ 81 เมื่อฉันแลกมันกับเด็กชายอเมริกันตัวเล็ก ๆ ที่เป็นเพื่อนกับที่รีสอร์ท
‫ชื่อของเขาคือแกเร็ธ และเขาออกจากรีสอร์ทโดยไม่แลกเปลี่ยนเลย
‫นอนกรนของฉัน
‫นั่นคือจุดสิ้นสุดของเรื่องนั้น
‫ได้เลย วิเศษมาก
‫เรามีรายการการคาดการณ์ต่างๆ ที่โมเดลของเราสร้างขึ้น และเรามีฟังก์ชันบางอย่างที่จะเปลี่ยนความน่าจะเป็นของการคาดการณ์เหล่านั้นให้เป็นป้ายกำกับ
‫ดังนั้นเราจึงทำให้การคาดการณ์ของเราง่ายขึ้นสำหรับการประเมินลูกตาของเรา
‫เรามีตัวชี้วัดบางอย่างเกี่ยวกับ Tensor Board แล้ว
‫ตอนนี้สิ่งที่เราน่าจะทำคือตั้งแต่ข้อมูลการตรวจสอบของเรา
‫อยู่ในรูปแบบแบทช์
‫มันคือชุดข้อมูลแบทช์
‫เราอยากได้รายชื่อ
‫เราต้องการแกะกล่องโดยพื้นฐานแล้วเพราะเราต้องการฉีกภาพเหล่านั้นออก
‫ดังนั้นเราจึงต้องการนำภาพเหล่านี้ออกจากที่นี่และป้ายกำกับเหล่านี้เนื่องจากเป็นป้ายกำกับความจริง
‫ด้วยวิธีนี้ เราจึงสามารถคาดการณ์ภาพสำหรับตรวจสอบความถูกต้อง จากนั้นจึงรับป้ายกำกับการคาดการณ์โดยใช้ฟังก์ชันของเรา
‫จากนั้นจึงเปรียบเทียบป้ายกำกับการคาดคะเนเหล่านั้นกับป้ายกำกับการตรวจสอบความถูกต้องจริง
‫เรามาสร้างฟังก์ชันเล็กๆ ที่ทำแบบนั้นกัน
‫แล้วเราจะทำอย่างไร?
‫เราจะไปที่นี่
‫เนื่องจากข้อมูลการตรวจสอบของเรายังอยู่ในชุดงาน
‫ชุดข้อมูล
‫โปรดจำไว้ว่า มันอยู่ในชุดข้อมูลแบบแบตช์ เนื่องจาก TensorFlow จะทำการคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก
‫เราจะต้องทำการแบตช์มันและเพิ่งสร้างคำนั้นขึ้นมาเพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้อง
‫รูปภาพแล้วเปรียบเทียบการคาดคะเนเหล่านั้นกับฉลากตรวจสอบความถูกต้อง ฉลากความจริง
‫มันจะเจ๋งจริง ๆ เมื่อมันเริ่มทำงาน
‫มากันตรงนี้เลย
‫สร้างฟังก์ชันเพื่อแบทช์ชุดข้อมูลแบทช์
‫ผู้สร้าง TensorFlow ได้คิดเกี่ยวกับปัญหานี้จริงๆ
‫ดีไม่แม้แต่ปัญหา
‫เป็นเพียงสิ่งกีดขวางบนถนนเล็กๆ เพราะหากคุณได้จัดชุดข้อมูลเป็นชุด ย่อมมีวิธีเรียกใช้ชุดข้อมูลดังกล่าวอย่างแน่นอน
‫และถ้าเราไป TensorFlow 2 0 และแบทช์
‫มันอยู่ที่ไหน?
‫ชุดข้อมูลในชุด
‫บนแบทช์
‫ไปเลย.
‫แยกองค์ประกอบของชุดข้อมูลออกเป็นหลายองค์ประกอบ
‫ตัวอย่างเช่น ถ้าองค์ประกอบชุดข้อมูลมีรูปร่าง B บางอย่างที่ B อาจแตกต่างกันไป
‫ฉันจะให้คุณอ่านถ้าคุณต้องการ
‫แต่โดยพื้นฐานแล้ว เรามีองค์ประกอบอยู่ที่นี่
‫หากชุดข้อมูลจากชุดข้อมูลตัวสร้างในชุดข้อมูลรายการแบทช์เป็นตัววนซ้ำ numpy
‫เมื่อเราแยกมันออกมาแล้ว เราสามารถเรียกมันว่า numpy iterator และมันจะเปลี่ยนเป็นรายการที่ทำซ้ำได้
‫ดังนั้นอีกครั้ง ถ้ารหัสนี้ไม่สมเหตุสมผลเมื่อคุณอ่านครั้งแรก วิธีที่ดีที่สุดในการค้นหาคือเขียนมัน
‫มาทำกัน
‫มาเขียนมันในฟังก์ชันที่ไม่ใช่ฟังก์ชันก่อน แล้วเราจะทำหน้าที่เป็นอิมเมจ เพราะเราต้องการได้อิมเมจการตรวจสอบความถูกต้อง
‫หรือเราต้องการแบทช์สิ่งเหล่านี้ เราต้องการให้สิ่งเหล่านี้และสิ่งเหล่านี้เป็นเอนทิตีที่แยกจากกัน
‫ไม่มีป้ายกำกับใดที่จะทำให้รายการว่างเปล่า
‫โอ้บางทีเหล่านี้
‫ฉันไม่ต้องการแทนที่ตัวแปรที่ฉันมีมาก่อน ดังนั้นรูปภาพจะแค่ขีดเส้นใต้
‫เราจะไปที่นั่น.
‫จากนั้นเราต้องการวนซ้ำข้อมูลที่ไม่ตรงกัน
‫ดังนั้นเราจึงไปที่ป้ายกำกับรูปภาพ
‫ถูกต้อง.
‫เรามีป้ายชื่อรูปภาพอยู่ที่นี่
‫ข้อมูล Val บนแบตช์
‫ทั้งหมดที่ฉันเรียกแบบกลุ่ม และฉันจะทำมันให้สำเร็จในครั้งเดียว
‫ดังนั้นฉันจะเรียกชุดและ dot เป็น num pi iterator ในครั้งเดียว
‫มาดูกันว่าจะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราไปพิมพ์ภาพ
‫นี่อาจเป็นจริง
‫ทำลายคอมพิวเตอร์ของเรา แต่เราจะพูดต่อไป
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫มันจะได้อะไรกลับคืนมา?
‫บูม.
‫ดังนั้นเราจึงไป
‫มันจะไปได้ไกลถึง 200 หรือประมาณนั้น เพราะนั่นคือจำนวนตัวอย่างที่อยู่ในชุดงานของเรา
‫ชุดตรวจสอบของเรา
‫แต่ที่ทำอยู่ตอนนี้คือพิมพ์ออกมา
‫รูปภาพและรูปภาพป้ายกำกับ และป้ายกำกับ รูปภาพและป้ายกำกับ
‫แต่รูปภาพนั้นจะถูกจดจำในรูปแบบของรูปภาพที่ผ่านการประมวลผลแล้ว ซึ่งเป็นรูปภาพที่ผ่านการประมวลผลแล้ว ซึ่งเป็นฟังก์ชันรูปภาพที่ประมวลผลล่วงหน้าที่เราเขียนไว้ด้านบน
‫เราไม่ต้องการให้เป็นเช่นนั้น
‫เราต้องการผนวกเข้ากับรายการรูปภาพของเรา
‫เลยต่อท้ายภาพ
‫และฉลากไม่ต่อท้ายฉลาก
‫ดังนั้นตอนนี้สิ่งที่เราควรมี
‫ถ้าเราไปภาพศูนย์ภาพศูนย์
‫ดังนั้นเราจึงไป
‫จึงมีภาพหนึ่ง
‫และฉลากคู่กันก็ควรจะทำอย่างนั้นไปพร้อม ๆ กัน
‫ป้ายศูนย์
‫ทำไมมันไม่ออกมา?
‫โอ้ นั่นเป็นเหตุผล
‫ฉลาก
‫พูดว่าสับสนตัวเองกับตัวแปรที่เรากำลังบันทึก
‫นี่คือเหตุผลว่าทำไมการทำงานเหล่านี้จึงมีประโยชน์ เพราะถ้าคุณสร้างตัวแปรต่างๆ
‫และคุณลืมติดตามว่าตัวแปรเหล่านี้คืออะไร คุณจะสับสนในตัวเอง
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้นจึงมีฉลากที่แท้จริง
‫นี่คือศูนย์ตรวจสอบความถูกต้องของภาพและเป็นป้ายกำกับความจริงพื้นฐาน
‫เป้าหมายของเราคือทำให้เห็นภาพนี้และเปรียบเทียบป้ายกำกับความจริงพื้นๆ นี้กับป้ายกำกับการคาดคะเนที่จัดทำขึ้น
‫เพื่อที่เราจะได้ป้ายฉลาก PRED เป็นศูนย์
‫มหัศจรรย์.
‫KAHN ป้ายคำทำนายคืออะไร เราจะได้ Red Label Predictions เป็นศูนย์
‫Bhattacharya นั่นคือคำทำนายว่าแบบจำลองของเราผิดพลาด
‫นี่คือสิ่งที่เรากำลังพยายามนึกภาพในตอนนี้
‫ลงมือทำกันเถอะ.
‫มันไม่สนุกเลยจริงๆ
‫และเราต้องการทำให้สิ่งต่าง ๆ เป็นเรื่องสนุก
‫ลองสมมติขึ้นแล้วเราจะจบวิดีโอที่นั่น
‫อันที่จริงมันเป็นความท้าทาย
‫ก่อนที่ฉันจะออกไปทำงานโดยใช้ซีเควนซ์เล็กๆ น้อยๆ นี้ ฉันอยากให้คุณลองดูก่อน
‫เรียกใช้ฟังก์ชันบางอย่างที่เจ๋งเหมือนใน batchify
‫และควรรับอินพุตของชุดข้อมูล ชุดข้อมูลแบทช์ และควรทำหน้าที่นี้และส่งกลับรายการเหล่านี้
‫นั่นคือความท้าทายเล็กน้อยของคุณ
‫ฉันจะให้เวลาคุณสองสามวินาที
‫ตกลง ฉันกลับมาแล้ว
‫ไม่ได้ออกไปจริงๆ
‫ฉันอยู่ที่นี่ตลอดเวลา
‫หวังว่าคุณจะได้ลองใช้ฟังก์ชันเล็กๆ น้อยๆ ในการทำให้ฟังก์ชันไฟสวยงามที่เรากำลังจะเขียนนี้ง่ายขึ้น
‫ดังนั้นเราจะเขียน docstring บางส่วนที่ใช้ชุดข้อมูลแบทช์ของ tenses ของป้ายกำกับรูปภาพและส่งคืน
‫แยก.
‫การเพิ่มขึ้นของรูปภาพและป้ายกำกับ
‫ติ๊ก
‫ติ๊ก, ติ๊ก.
‫และเราต้องการสร้างภาพเพราะมันอยู่ในฟังก์ชัน
‫เราสามารถใช้ชื่อตัวแปรอะไรก็ได้ที่เราต้องการ
‫แล้วเราจะวนลูปไปเรื่อยๆ
‫โดยพื้นฐานแล้ว ทั้งหมดที่ฉันทำก็แค่เขียนใหม่บนนี้
‫แทนที่จะเลียนแบบท่าทาง ฉันแค่วิ่งออกไปอีกครั้งเพราะฉันต้องการฝึก
‫ฉันต้องการฝึก
‫ดังนั้น.
‫สำหรับป้ายกำกับรูปภาพใน oh เราต้องใช้ data เท่านั้น
‫นั่นเป็นเพราะฉันตั้งค่าพารามิเตอร์ข้อมูลไว้ ดังนั้นฉันจึงสามารถส่งชุดข้อมูลแบทช์ที่ฉันต้องการได้
‫ดังนั้นข้อมูลเกี่ยวกับแบทช์
‫ไม่เป็น
‫ตัววนซ้ำ NumPy
‫สวยงาม.
‫รูปภาพ
‫จุดต่อท้าย
‫ภาพ.
‫ป้ายจุดต่อท้ายป้ายชื่อ
‫จากนั้นเราสามารถส่งคืนป้ายกำกับรูปภาพได้หากเราทดสอบฟังก์ชันเล็กๆ น้อยๆ ของเราใน batch ify
‫มาดูกันว่าความสามารถของคุณเป็นอย่างไรเมื่ออยู่บนชายหาด
‫ถ้าฉันยืนหยัดต่อสู้กับความท้าทายของ UN ในการปรับปรุงชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องของเราให้เท่ากันและจัดแบทช์ และเราจะผ่านมันไปให้ได้
‫ตรวจสอบชุดงาน
‫เหมือนกับที่เราทำที่นี่
‫เราเพิ่งทำให้มันใช้งานได้ และเราจะตรวจดู val image zero และ val labels 0
‫บูม.
‫นี่ก็เหมือนกันทุกประการ
‫นั่นคือสิ่งที่เราได้รับที่นี่
‫การตรวจสอบขั้นสุดท้ายคือเราจะได้รับฉลากขนมปัง
‫มันคืออะไร?
‫ข่าน.
‫เคน ฉันอาจจะพูดผิด
‫เราไปที่นี่
‫ดังนั้นรับฉลากก่อน
‫วาลอิมเมจศูนย์
‫ไม่สิ มันต้องฉลากสิ
‫โอ้ทำอย่างนั้น
‫ตกลง.
‫ที่ทำงาน
‫ไม่นะ.
‫นั่นก็ใช้ได้เพราะนั่นเป็นตัวเลขเช่นกัน
‫เราต้องการคนด่าว่าวาล จริงไหม?
‫คอนที่ยอดเยี่ยม
‫เอาล่ะ ตอนนี้เรามีฟังก์ชันสำหรับตกแต่งข้อมูลของเราแล้ว
‫เราสามารถรับภาพการตรวจสอบของเราได้ ซึ่งเยี่ยมมาก
‫ดังนั้นเราจึงสามารถใช้ฟังก์ชันเล็กๆ น้อยๆ ในการคาดคะเนภาพเหล่านั้นได้
‫เราสามารถรับป้ายกำกับ Ground Truth แล้วเปรียบเทียบกับป้ายกำกับการทำนาย
‫มาลบรหัสนี้ที่นี่ แล้วเราจะทำวิดีโอให้เสร็จ
‫และในครั้งต่อไปเราควรทำอย่างไร?
‫เราควรสร้างฟังก์ชันบางอย่างเพื่อพล็อตรูปภาพ
‫ลองนึกภาพสุนัขตัวน้อยที่สวยงาม
‫เราจะเปรียบเทียบป้ายกำกับความจริงกับป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้
‫ฟังดูเหมือนแผนสำหรับฉัน
‫แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้าครับ