Zjednodušeně řečeno, předtrénovaný model je model vytvořený někým jiným k vyřešení podobného problému. Místo toho, abyste k vyřešení podobného problému postavili model od začátku, použijete model trénovaný na jiný problém jako výchozí bod Pokud chcete například postavit auto, které se samoučí.
Co znamená předtrénovaný model?
Definice. Model , který se nezávisle naučil prediktivní vztahy z trénovacích dat, často pomocí strojového učení.
Jak používáte předtrénovanou síť?
Použijte předem připravené sítě přímo na problémy s klasifikací. Pro klasifikaci nového obrázku použijte classify. Příklad ukazující, jak používat předtrénovanou síť pro klasifikaci, najdete v části Klasifikace obrázku pomocí GoogLeNet. Použijte předtrénovanou síť jako extraktor funkcí tím, že použijete aktivaci vrstev jako funkce
Proč je výhodné používat předem vyškolené modely pro CNN?
Předem vyškolené CNN mají obvykle efektivní filtry pro extrakci informací z obrázků, protože jsou trénovány s dobře distribuovanou datovou sadou a mají dobrou architekturu. V zásadě jsou filtry v konvolučních vrstvách správně vycvičeny, aby extrahovaly vlastnosti obrázků.
Jak si vyberu předtrénovaný model?
Model doručovacího robota – Identifikujte objekty na okraji silnice.
Je několik otázek, které si musíte položit, abyste si vybrali dobrý předtrénovaný model:
- Jaké jsou požadované VÝSTUPY?
- Jaký druh VSTUPŮ očekáváte?
- Podporuje předem vyškolený model takové vstupní požadavky?
- Jaká je přesnost modelu a další specifikace?
