Logo ro.boatexistence.com

De ce să folosiți modelul pregătit?

Cuprins:

De ce să folosiți modelul pregătit?
De ce să folosiți modelul pregătit?

Video: De ce să folosiți modelul pregătit?

Video: De ce să folosiți modelul pregătit?
Video: No more mistakes with MODALS! 3 Easy Rules 2024, Mai
Anonim

Mai simplu spus, un model pre-antrenat este un model creat de altcineva pentru a rezolva o problemă similară În loc să construiți un model de la zero pentru a rezolva o problemă similară, utilizați modelul instruit pe altă problemă ca punct de plecare. De exemplu, dacă doriți să construiți o mașină cu auto-învățare.

De ce este benefic să folosiți modelele pre-instruite pentru CNN-uri?

De obicei, CNN-urile pre-instruite au filtre eficiente pentru a extrage informații din imagini deoarece sunt antrenate cu un set de date bine distribuit și au o arhitectură bună. Practic, filtrele din straturile convoluționale sunt antrenate corespunzător pentru a extrage caracteristicile imaginilor.

Ce se înțelege prin model Preantrenat?

Definiție. Un model care a învățat independent relații predictive din datele de antrenament, folosind adesea învățarea automată.

De ce modelele preantrenate ar trebui să fie reglate fin?

Sarcina de reglare fină a unei rețele este de a modifica parametrii unei rețele deja antrenate, astfel încât să se adapteze la noua sarcină la îndemână După cum este explicat aici, straturile inițiale învățați caracteristici foarte generale și, pe măsură ce mergem mai sus în rețea, straturile tind să învețe modele mai specifice sarcinii pentru care este antrenat.

Ce este un set de date preantrenat?

Un model pre-antrenat este o rețea salvată care a fost pregătită anterior pe un set de date mare, de obicei pentru o sarcină de clasificare a imaginilor la scară largă. Fie utilizați modelul pregătit ca atare, fie folosiți transferul de învățare pentru a personaliza acest model pentru o anumită sarcină.

Recomandat: