Vienkārši sakot, iepriekš apmācīts modelis ir modelis, ko izveidojis kāds cits, lai atrisinātu līdzīgu problēmu. Tā vietā, lai izveidotu modeli no nulles, lai atrisinātu līdzīgu problēmu, jūs izmantojat modeli, kas apmācīts citai problēmai, kā sākumpunktu Piemēram, ja vēlaties izveidot pašmācības automašīnu.
Ko nozīmē iepriekš apmācīts modelis?
Definīcija. modelis, kas neatkarīgi apguvis paredzamās attiecības no apmācības datiem, bieži izmantojot mašīnmācīšanos.
Kā jūs izmantojat iepriekš apmācītu tīklu?
Lietojiet iepriekš apmācītus tīklus tieši klasifikācijas problēmām. Lai klasificētu jaunu attēlu, izmantojiet klasificēt. Piemēru, kurā parādīts, kā klasifikācijai izmantot iepriekš sagatavotu tīklu, skatiet sadaļā Attēla klasificēšana, izmantojot pakalpojumu GoogLeNet. Izmantojiet iepriekš apmācītu tīklu kā funkciju ieguvi, izmantojot slāņa aktivizāciju kā līdzekļus
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.
Kā izvēlēties iepriekš apmācītu modeli?
Piegādes robota modelis - identificējiet ceļmalas objektus.
Ir daži jautājumi, kas jums jāuzdod sev, izvēloties labu iepriekš apmācītu modeli:
- Kādi ir vēlamie IZEJUMI?
- Kādas IEVADES jūs sagaidāt?
- Vai iepriekš apmācītais modelis atbalsta šādas ievades prasības?
- Kāda ir modeļa precizitāte un citas specifikācijas?
