Miért érdemes előképzett modellt használni?
Pontszám: 4,9/5 ( 63 szavazat )Egyszerűen fogalmazva, az előre betanított modell egy olyan modell, amelyet valaki más hozott létre hasonló probléma megoldására . Ahelyett, hogy a semmiből építené fel a modellt egy hasonló probléma megoldására, a másik problémára kiképzett modellt használja kiindulási pontként. Például, ha öntanuló autót szeretne építeni.
Miért előnyös az előre betanított modellek használata a CNN-ekhez?
Általában az előre betanított CNN-ek hatékony szűrőkkel rendelkeznek az információk kinyerésére a képekből , mivel jól elosztott adatkészlettel vannak betanítva, és jó architektúrájúak. Alapvetően a konvolúciós rétegekben lévő szűrők megfelelően képzettek a képek jellemzőinek kiemelésére.
Mit jelent az előképzett modell?
Meghatározás. Olyan modell, amely önállóan tanult meg prediktív kapcsolatokat a betanítási adatokból, gyakran gépi tanulást használva .
Miért kell az előképzett modelleket finomhangolni?
A hálózat finomhangolásának feladata egy már betanított hálózat paramétereinek módosítása, hogy az alkalmazkodjon az új feladathoz . Ahogy itt elmagyarázzuk, a kezdeti rétegek nagyon általános jellemzőket tanulnak meg, és ahogy feljebb megyünk a hálózaton, a rétegek hajlamosak a betanított feladatra specifikusabb mintákat tanulni.
Mi az az előre betanított adatkészlet?
Az előre betanított modell egy mentett hálózat, amelyet korábban egy nagy adathalmazra tanítottak , jellemzően egy nagyméretű képosztályozási feladatra. Használhatja az előképzett modellt úgy, ahogy van, vagy átviteli tanulással testreszabhatja ezt a modellt egy adott feladathoz.
Hogyan képezzünk mély tanulási modelleket a Google Colabban – mindenkinek kötelező
Hogyan válasszak előképzett modellt?
- Mik a kívánt KIMENETEK?
- Milyen BEMENETEKRE számít?
- Támogatja az előre betanított modell az ilyen beviteli követelményeket?
- Mi a modell pontossága és egyéb specifikációk?
Melyik a legjobb modell a képosztályozáshoz?
1. Nagyon mély konvolúciós hálózatok a nagy léptékű képfelismeréshez (VGG-16) A VGG-16 az egyik legnépszerűbb képosztályozási előképzett modell. A híres ILSVRC 2014 Konferencián bemutatott modell volt és marad a mai napig legyőzendő modell.
Hogyan működik egy előképzett modell?
Egyszerűen fogalmazva, az előre betanított modell egy olyan modell, amelyet valaki más hozott létre hasonló probléma megoldására . Ahelyett, hogy a semmiből építene fel egy modellt egy hasonló probléma megoldására, a másik problémára kiképzett modellt használja kiindulási pontként. Például, ha öntanuló autót szeretne építeni.
A ResNet egy előképzett modell?
Mindenki benne van a játékban. Minden nagyobb keretrendszer, mint például a Tensorflow, Keras, PyTorch, MXNet, stb... kínál olyan előre betanított modelleket, mint az Inception V3, ResNet, AlexNet súlyokkal: ... PyTorch torchvision.
Miért hamis a betanítható réteg?
Az edzhető false értékre a réteg összes súlyát edzhetőről nem edzhetőre mozgatja . Ezt a réteg „lefagyasztásának” nevezik: a lefagyott réteg állapota nem frissül az edzés során (sem, ha a fit()-szel edz, vagy ha bármilyen egyéni ciklussal edz, amely a trainable_weights-re támaszkodik a gradiensfrissítések alkalmazásához).
Mik azok a képzett modellek?
A betanítási modell egy adathalmaz, amelyet egy ML algoritmus betanításához használnak . Ez a minta kimeneti adatokból és a megfelelő bemeneti adatokból áll, amelyek befolyásolják a kimenetet. A betanítási modell a bemeneti adatok futtatására szolgál az algoritmuson keresztül, hogy a feldolgozott kimenetet korrelálja a minta kimenettel.
Mit jelent a Előképzett?
tárgyas ige. : előzetes képzés Az iskola önkénteseit előképzik, mielőtt beküldik őket az osztálytermekbe.
Hogyan használd az előképzett súlyokat?
Az előre betanított súlyok használatához az argumentumsúlyokat imagenet-re kell beállítani . Az alapértelmezett érték szintén imagenet. De ha a modellt a semmiből akarjuk betanítani, a súlyok argumentumát None értékre állíthatjuk. Ez véletlenszerűen inicializálja a súlyokat a hálózatban.
Miért használunk transzfer tanulást?
Miért használja a transzfertanulást? A transzfertanulásnak számos előnye van, de a fő előnyök a tanulási idő megtakarítása, a neurális hálózatok jobb teljesítménye (a legtöbb esetben) és az, hogy nincs szükség sok adatra.
Hogyan képezik a mély tanulási modelleket?
A mélytanulási modelleket címkézett adatok és neurális hálózati architektúrák nagy készleteinek felhasználásával képezik , amelyek közvetlenül az adatokból tanulják meg a funkciókat, anélkül, hogy manuálisan kellene kivonni őket.
Miért szeretnénk egy meglévő modellt finomhangolni, nem pedig a nulláról tanulni?
Finomhangolás: Mivel a modellt egy új problémára alkalmazzák , ezért át kell vennie azt, hogy megfeleljen a problémának, ezért finomhangolnia kell. Ez magában foglalhatja a hálózat egyes részeinek finomhangolását, például a rétegek lefagyasztását, és csak a megoldandó problémához szükséges rétegek frissítését.
A ResNet jobb, mint a vgg16?
A Resnet gyorsabb, mint a VGG , de más okból. Továbbá, amint @mrgloom rámutatott, a számítási sebesség nagymértékben függhet a megvalósítástól. Az alábbiakban egy egyszerű számítási esetet tárgyalok. Emellett kerülni fogom a FLOP-ok számolását az aktiválási funkciók és a rétegek összevonása során, mivel ezek viszonylag alacsony költséggel járnak.
Miért használják a ResNet-et?
A ResNet, a Residual Networks rövidítése egy klasszikus neurális hálózat, amelyet számos számítógépes látási feladat gerinceként használnak . ... A ResNet alapvető áttörése az volt, hogy rendkívül mély, több mint 150 rétegű neurális hálózatokat taníthattunk sikeresen.
Miért jó a ResNet-50?
ResNet-50. A ResNet-50 egy 50 réteg mélységű konvolúciós neurális hálózat. A hálózat több mint egymillió képre betanított, előre betanított változatát betöltheti az ImageNet adatbázisból. ... Ennek eredményeként a hálózat gazdag jellemzőábrázolásokat tanult meg a képek széles skálájához .
Hogyan javíthatjuk az átviteli tanulási modellt?
- Adatok betöltése python könyvtárak segítségével.
- Az adatok előfeldolgozása, amely magában foglalja az újraformázást, az egyidejű kódolást és a felosztást.
- A CNN modellrétegeinek felépítése, majd modellösszeállítás, modelltanítás.
- A modell értékelése tesztadatokon.
Mi az a ResNet 50 modell?
A ResNet-50 egy 50 réteg mélységű konvolúciós neurális hálózat . A hálózat több mint egymillió képre betanított, előképzett változatát betöltheti az ImageNet adatbázisból [1]. Az előképzett hálózat 1000 tárgykategóriába tudja besorolni a képeket, mint például billentyűzet, egér, ceruza és sok állat.
Hogyan használd az előképzett hálózatot?
Alkalmazza az előképzett hálózatokat közvetlenül az osztályozási problémákra. Új kép besorolásához használja a classify parancsot. A kép osztályozása a GoogLeNet használatával című témakörben található példa egy előre betanított hálózat osztályozási használatára. Használjon előképzett hálózatot szolgáltatáskivonóként a rétegaktiválások funkcióként való használatával .
Melyik a jobb VGG16 vagy VGG19?
A VGG16-hoz képest a VGG19 valamivel jobb, de több memóriát igényel . A VGG16 modell konvolúciós rétegekből, max. pooling rétegekből és teljesen összekapcsolt rétegekből áll. Összesen 16 rétegből áll, 5 tömbből és minden blokkból egy max. pooling réteg.
Miért jobb a CNN a képosztályozáshoz?
A CNN-eket nagy pontosságuk miatt képek osztályozására és felismerésére használják. ... A CNN egy hierarchikus modellt követ, amely egy hálózat kiépítésén dolgozik, mint egy tölcsér, és végül egy teljesen összekapcsolt réteget ad ki, ahol az összes neuron kapcsolódik egymáshoz, és a kimenetet feldolgozzák.
Az ImageNet egy modell?
Ez az alcsomag számos előre betanított, legkorszerűbb modellt tartalmaz, amelyek az ImageNet adatkészleten vannak betanítva. Az előre betanított modellek a következőképpen használhatók következtetésekre és betanításra is: imagenet import ResNet50 model = ResNet50() batch_size = 1 # modell. ...