Einfach ausgedrückt ist ein vortrainiertes Modell ein Modell, das von jemand anderem erstellt wurde, um ein ähnliches Problem zu lösen. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu bauen, um ein ähnliches Problem zu lösen, verwenden Sie das an einem anderen Problem trainierte Modell als Ausgangspunkt Zum Beispiel, wenn Sie ein selbstlernendes Auto bauen möchten.
Was ist mit vortrainiertem Modell gemeint?
Definition. Ein Modell, das aus Trainingsdaten selbstständig Vorhersagebeziehungen erlernt hat, häufig mithilfe von maschinellem Lernen.
Wie verwenden Sie ein vortrainiertes Netzwerk?
Wende vortrainierte Netze direkt auf Klassifikationsprobleme an. Um ein neues Bild zu klassifizieren, verwenden Sie classify. Ein Beispiel für die Verwendung eines vortrainierten Netzwerks für die Klassifizierung finden Sie unter Bild mit GoogLeNet klassifizieren. Verwenden Sie ein vortrainiertes Netzwerk als Merkmalsextrahierer, indem Sie die Schichtaktivierungen als Merkmale verwenden
Warum ist es vorteilhaft, die vortrainierten Modelle für CNNs zu verwenden?
Normalerweise haben vortrainierte CNNs effektive Filter, um Informationen aus den Bildern zu extrahieren weil sie mit einem gut verteilten Datensatz trainiert werden und eine gute Architektur haben. Grundsätzlich sind die Filter in den F altungsschichten richtig trainiert, um die Merkmale der Bilder zu extrahieren.
Wie wähle ich ein vortrainiertes Modell aus?
Lieferrobotermodell - Identifizieren Sie Objekte am Straßenrand.
Es gibt einige Fragen, die Sie sich stellen müssen, um ein gutes vortrainiertes Modell auszuwählen:
- Was sind die gewünschten AUSGÄNGE?
- Welche Art von INPUTS erwarten Sie?
- Unterstützt das vortrainierte Modell solche Eingabeanforderungen?
- Was ist die Modellgenauigkeit und andere Spezifikationen?
