Logo hy.boatexistence.com

Ինչու՞ օգտագործել նախապես պատրաստված մոդել:

Բովանդակություն:

Ինչու՞ օգտագործել նախապես պատրաստված մոդել:
Ինչու՞ օգտագործել նախապես պատրաստված մոդել:

Video: Ինչու՞ օգտագործել նախապես պատրաստված մոդել:

Video: Ինչու՞ օգտագործել նախապես պատրաստված մոդել:
Video: Become A Master Of SDXL Training With Kohya SS LoRAs - Combine Power Of Automatic1111 & SDXL LoRAs 2024, Մայիս
Anonim

Պարզ ասած՝ նախապես պատրաստված մոդելը մոդել է, որը ստեղծվել է մեկ ուրիշի կողմից՝ նմանատիպ խնդիր լուծելու համար Նմանատիպ խնդիր լուծելու համար զրոյից մոդել կառուցելու փոխարեն, դուք օգտագործեք այլ խնդրի վրա պատրաստված մոդելը որպես ելակետ: Օրինակ, եթե ցանկանում եք ինքնուրույն սովորող մեքենա կառուցել։

Ինչո՞ւ է ձեռնտու CNN-ների համար նախապես պատրաստված մոդելների օգտագործումը:

Սովորաբար, նախապես վերապատրաստված CNN-ներն ունեն արդյունավետ զտիչներ՝ պատկերներից տեղեկատվություն հանելու համար, քանի որ դրանք պատրաստված են լավ բաշխված տվյալների բազայով և ունեն լավ ճարտարապետություն: Հիմնականում, կոնվոլյուցիոն շերտերի զտիչները պատշաճ կերպով պատրաստված են պատկերների առանձնահատկությունները հանելու համար:

Ի՞նչ է նշանակում Pretrained մոդել ասելով:

Սահմանում. մոդել, որն ինքնուրույն սովորել է կանխատեսող հարաբերություններ վերապատրաստման տվյալներից՝ հաճախ օգտագործելով մեքենայական ուսուցում:

Ինչու՞ պետք է նախապես պատրաստված մոդելները լավ կարգավորվեն:

Ցանցը կարգավորելու խնդիրն է կսմթել արդեն պատրաստված ցանցի պարամետրերը, որպեսզի այն հարմարվի նոր առաջադրանքին Ինչպես բացատրվեց այստեղ, սկզբնական շերտերը սովորեք շատ ընդհանուր առանձնահատկություններ, և երբ մենք ավելի ենք բարձրանում ցանցը, շերտերը հակված են սովորելու օրինաչափություններ, որոնք ավելի հատուկ են այն առաջադրանքին, որի վրա մարզվում է:

Ի՞նչ է Pretrained Database?

Նախապես վերապատրաստված մոդելը պահված ցանց է, որը նախկինում վերապատրաստվել է մեծ տվյալների բազայի վրա, սովորաբար պատկերների դասակարգման լայնածավալ առաջադրանքում: Դուք կա՛մ օգտագործում եք նախապես պատրաստված մոդելը, ինչպիսին կա, կա՛մ օգտագործում եք փոխանցման ուսուցում՝ այս մոդելը տվյալ առաջադրանքին հարմարեցնելու համար:

Խորհուրդ ենք տալիս: