Thënë thjesht, një model i trajnuar paraprakisht është një model i krijuar nga dikush tjetër për të zgjidhur një problem të ngjashëm. Në vend që të ndërtoni një model nga e para për të zgjidhur një problem të ngjashëm, ju përdorni modelin e trajnuar për një problem tjetër si pikënisje Për shembull, nëse doni të ndërtoni një makinë që mëson vetë.
Çfarë nënkuptohet me modelin e paratrajnuar?
Përkufizim. Një model që ka mësuar në mënyrë të pavarur marrëdhëniet parashikuese nga të dhënat e trajnimit, shpesh duke përdorur mësimin e makinerive.
Si e përdorni një rrjet të paratrajnuar?
Zbatoni rrjetet e paratrajnuara drejtpërdrejt në problemet e klasifikimit. Për të klasifikuar një imazh të ri, përdorni klasifikimin. Për një shembull që tregon se si të përdoret një rrjet i trajnuar paraprakisht për klasifikim, shihni Klasifikimi i imazhit duke përdorur GoogLeNet. Përdorni një rrjet të trajnuar paraprakisht si nxjerrës funksionesh duke duke përdorur aktivizimet e shtresave si veçori
Pse është e dobishme të përdoren modelet e para-trajnuara për CNN?
Zakonisht, CNN-të e trajnuar paraprakisht kanë filtra efektive për të nxjerrë informacion nga imazhet sepse janë të trajnuar me një grup të dhënash të shpërndarë mirë dhe kanë një arkitekturë të mirë. Në thelb, filtrat në shtresat konvolucionale janë të trajnuar siç duhet për të nxjerrë veçoritë e imazheve.
Si mund të zgjedh një model të paratrajnuar?
Modeli i robotit të dorëzimit - Identifikoni objektet në anë të rrugës.
Ka disa pyetje që duhet t'i bëni vetes për zgjedhjen e modelit të mirë të Trajnuar paraprakisht:
- Cilat janë REZULTATET e dëshiruara?
- Çfarë lloj të dhënash prisni?
- A i mbështet modeli i trajnuar paraprakisht kërkesa të tilla hyrëse?
- Cila është saktësia e modelit dhe specifikimet e tjera?
