Logo hr.boatexistence.com

Zašto koristiti unaprijed obučeni model?

Sadržaj:

Zašto koristiti unaprijed obučeni model?
Zašto koristiti unaprijed obučeni model?

Video: Zašto koristiti unaprijed obučeni model?

Video: Zašto koristiti unaprijed obučeni model?
Video: 3.1: What are pre-trained models? 2024, Svibanj
Anonim

Jednostavno rečeno, unaprijed obučeni model je model koji je stvorio netko drugi za rješavanje sličnog problema Umjesto izgradnje modela od nule za rješavanje sličnog problema, vi koristiti model uvježban na drugom problemu kao polazišnu točku. Na primjer, ako želite napraviti auto koji se samostalno uči.

Zašto je korisno koristiti unaprijed obučene modele za CNN-ove?

Obično, unaprijed obučeni CNN-ovi imaju učinkovite filtere za izdvajanje informacija iz slika jer su obučeni s dobro raspoređenim skupom podataka i imaju dobru arhitekturu. U osnovi, filtri u konvolucijskim slojevima pravilno su uvježbani da izdvajaju značajke slika.

Što znači unaprijed obučeni model?

Definicija. model koji je samostalno naučio prediktivne odnose iz podataka o obuci, često koristeći strojno učenje.

Zašto bi prethodno obučeni modeli trebali biti fino podešeni?

Zadatak finog podešavanja mreže je podešavanje parametara već obučene mreže tako da se prilagodi novom zadatku Kao što je ovdje objašnjeno, početni slojevi naučite vrlo općenite značajke i kako se krećemo više u mreži, slojevi imaju tendenciju da uče obrasce specifičnije za zadatak na kojem se obučava.

Što je unaprijed obučeni skup podataka?

Unaprijed obučeni model je spremljena mreža koja je prethodno bila obučena na velikom skupu podataka, obično na velikom zadatku klasifikacije slika. Ili koristite unaprijed obučeni model kakav jest ili koristite transferno učenje da prilagodite ovaj model danom zadatku.

Preporučeni: