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 օգտագործում եք մոդելը, որը պատրաստված է այլ խնդրի վրա, որպես ելակետ Օրինակ, եթե ցանկանում եք ինքնուրույն ուսուցման մեքենա կառուցել:
Ի՞նչ է նշանակում Pretrained մոդել ասելով:
Սահմանում. մոդել, որն ինքնուրույն սովորել է կանխատեսող հարաբերություններ վերապատրաստման տվյալներից՝ հաճախ օգտագործելով մեքենայական ուսուցում:
Ինչպե՞ս եք օգտագործում Pretrained ցանցը:
Կիրառել նախապես պատրաստված ցանցերը անմիջապես դասակարգման խնդիրներին: Նոր պատկերը դասակարգելու համար օգտագործեք դասակարգումը: Օրինակի համար, որը ցույց է տալիս, թե ինչպես օգտագործել նախապես պատրաստված ցանցը դասակարգման համար, տե՛ս Դասակարգել պատկերը՝ օգտագործելով GoogLeNet-ը:Օգտագործեք նախապես պատրաստված ցանցը որպես առանձնահատկություններ հանող՝ օգտագործելով շերտերի ակտիվացումները որպես գործառույթ
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:
Ինչպե՞ս ընտրել Pretrained մոդելը:
Առաքման ռոբոտի մոդել – Ճանապարհի կողքին գտնվող օբյեկտների նույնականացում:
- Որո՞նք են ցանկալի ԱՐԴՅՈՒՆՔՆԵՐԸ:
- Ինչպիսի՞ ներածումներ եք ակնկալում:
- Արդյո՞ք նախապես պատրաստված մոդելն աջակցում է մուտքագրման նման պահանջներին:
- Ո՞րն է մոդելի ճշգրտությունը և այլ բնութագրերը:
