Vienkārši sakot, iepriekš apmācīts modelis ir modelis, ko ir izveidojis kāds cits, lai atrisinātu līdzīgu problēmu Tā vietā, lai izveidotu modeli no nulles, lai atrisinātu līdzīgu problēmu, jūs kā sākumpunktu izmantojiet modeli, kas apmācīts citai problēmai. Piemēram, ja vēlaties izveidot pašmācības automašīnu.
Kāpēc ir izdevīgi izmantot iepriekš apmācītus modeļus CNN?
Parasti iepriekš apmācītiem CNN ir efektīvi filtri, lai iegūtu informāciju no attēliem, jo tie ir apmācīti ar labi sadalītu datu kopu un tiem ir laba arhitektūra. Būtībā filtri konvolucionālajos slāņos ir pareizi apmācīti, lai iegūtu attēlu iezīmes.
Ko nozīmē iepriekš apmācīts modelis?
Definīcija. modelis, kas neatkarīgi apguvis paredzamās attiecības no apmācības datiem, bieži izmantojot mašīnmācīšanos.
Kāpēc iepriekš apmācītiem modeļiem jābūt precīzi noregulētiem?
Tīkla precizēšanas uzdevums ir pielāgot jau apmācīta tīkla parametrus, lai tas pielāgotos jaunajam uzdevumam Kā paskaidrots šeit, sākotnējie slāņi apgūstiet ļoti vispārīgas funkcijas, un, ejot augstāk tīklā, slāņiem ir tendence apgūt modeļus, kas ir specifiskāki uzdevumam, par kuru tie tiek apmācīti.
Kas ir iepriekš apmācīta datu kopa?
Iepriekš apmācīts modelis ir saglabāts tīkls, kas iepriekš tika apmācīts lielai datu kopai, parasti liela mēroga attēlu klasifikācijas uzdevumam. Varat izmantot iepriekš sagatavoto modeli tādu, kāds tas ir, vai arī izmantot pārsūtīšanas apmācību, lai pielāgotu šo modeli noteiktam uzdevumam.
