Eenvoudig gestel, 'n vooraf-opgeleide model is 'n model wat deur iemand anders geskep is om 'n soortgelyke probleem op te los. In plaas daarvan om 'n model van nuuts af te bou om 'n soortgelyke probleem op te los, gebruik jy die model wat op ander probleem opgelei is as 'n beginpunt Byvoorbeeld, as jy 'n selfleermotor wil bou.
Wat word bedoel met Pretrained model?
Definisie. 'n model wat onafhanklik voorspellende verwantskappe uit opleidingsdata geleer het, dikwels deur masjienleer te gebruik.
Hoe gebruik jy 'n voorafopgeleide netwerk?
Pas voorafopgeleide netwerke direk toe op klassifikasieprobleme. Om 'n nuwe prent te klassifiseer, gebruik klassifiseer. Vir 'n voorbeeld wat wys hoe om 'n voorafopgeleide netwerk vir klassifikasie te gebruik, sien Klassifiseer beeld deur gebruik te maak van GoogLeNet. Gebruik 'n voorafopgeleide netwerk as 'n kenmerk-onttrekking deur gebruik die laagaktiverings as kenmerke
Hoekom is dit voordelig om die vooraf-opgeleide modelle vir CNN's te gebruik?
Gewoonlik het vooraf-opgeleide CNN's effektiewe filters om inligting uit die beelde te onttrek omdat hulle opgelei is met 'n goed-verspreide datastel, en hulle het 'n goeie argitektuur. Basies is die filters in die konvolusionele lae behoorlik opgelei om die kenmerke van die beelde te onttrek.
Hoe kies ek 'n voorafopgeleide model?
Afleweringsrobotmodel - Identifiseer voorwerpe langs die pad.
Daar is min vrae wat jy jouself moet vra vir die keuse van goeie vooraf-opgeleide model:
- Wat is die verlangde UITSETTE?
- Watter soort INSETTE verwag jy?
- Ondersteun die vooraf-opgeleide model sulke invoervereistes?
- Wat is die modelakkuraatheid en ander spesifikasies?
