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.
Ce se înțelege prin model Preantrenat?
Definiție. Un model care a învățat independent relații predictive din datele de antrenament, folosind adesea învățarea automată.
Cum folosiți o rețea Preantrenată?
Aplicați direct rețelele pregătite la problemele de clasificare. Pentru a clasifica o nouă imagine, utilizați clasificare. Pentru un exemplu care arată cum să utilizați o rețea pregătită în prealabil pentru clasificare, consultați Clasificarea imaginii folosind GoogLeNet. Utilizați o rețea pregătită în prealabil ca un extractor de caracteristici de folosind activările stratului ca caracteristici
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.
Cum aleg un model Preantrenat?
Model de robot de livrare - Identificați obiectele de pe marginea drumului.
Există câteva întrebări pe care trebuie să le puneți pentru a alege un model bun Pre-Instruit:
- Care sunt Ieșirile dorite?
- La ce fel de INTRARI vă așteptați?
- Modelul pre-antrenat acceptă astfel de cerințe de intrare?
- Care este precizia modelului și alte specificații?
