Paprasčiau tariant, iš anksto paruoštas modelis yra kito asmens sukurtas modelis panašiai problemai išspręsti. Užuot kūrę modelį nuo nulio, kad išspręstumėte panašią problemą, kaip atspirties tašką naudokite modelį, išmokytą spręsti kitą problemą Pavyzdžiui, jei norite sukurti savarankiškai besimokantį automobilį.
Ką reiškia iš anksto apmokytas modelis?
Apibrėžimas. modelis, kuris savarankiškai išmoko nuspėjamuosius ryšius iš mokymo duomenų, dažnai naudodamas mašininį mokymąsi.
Kaip naudojate iš anksto parengtą tinklą?
Taikykite iš anksto paruoštus tinklus klasifikavimo problemoms spręsti. Norėdami klasifikuoti naują vaizdą, naudokite klasifikuoti. Pavyzdį, rodantį, kaip klasifikuoti naudoti iš anksto paruoštą tinklą, rasite skyriuje Vaizdo klasifikavimas naudojant „GoogLeNet“. Naudokite iš anksto paruoštą tinklą kaip funkcijų ištraukiklį naudodami sluoksnių aktyvavimus kaip funkcijas
Kodėl naudinga naudoti iš anksto paruoštus CNN modelius?
Paprastai iš anksto parengti CNN turi veiksmingus filtrus, kad išgautų informaciją iš vaizdų, nes jie yra išmokyti naudoti gerai paskirstytą duomenų rinkinį ir turi gerą architektūrą. Iš esmės filtrai konvoliuciniuose sluoksniuose yra tinkamai išmokyti išskirti vaizdų ypatybes.
Kaip pasirinkti iš anksto apmokytą modelį?
Pristatymo roboto modelis – identifikuokite pakelės objektus.
Yra keletas klausimų, kuriuos turite užduoti sau, norėdami pasirinkti gerą iš anksto apmokytą modelį:
- Kokie yra norimi IŠĖJIMAI?
- Kokių ĮVESTIES tikitės?
- Ar iš anksto parengtas modelis palaiko tokius įvesties reikalavimus?
- Koks modelio tikslumas ir kitos specifikacijos?
