Lihtsam alt öeldes on eelkoolitatud mudel mudel, mille on loonud keegi teine sarnase probleemi lahendamiseks Selle asemel, et luua sarnase probleemi lahendamiseks mudelit nullist, võite kasutage lähtepunktina muule probleemile koolitatud mudelit. Näiteks kui soovite ehitada iseõppivat autot.
Miks on kasulik kasutada CNN-ide jaoks eelkoolitatud mudeleid?
Tavaliselt on eelkoolitatud CNN-idel tõhusad filtrid piltidelt teabe eraldamiseks, kuna neid koolitatakse hästi hajutatud andmestikuga ja neil on hea arhitektuur. Põhimõtteliselt on konvolutsioonikihtides olevad filtrid korralikult koolitatud piltide omaduste eraldamiseks.
Mida tähendab eelkoolitatud modell?
Definitsioon. mudel, mis on iseseisv alt õppinud treeningandmete põhjal ennustavaid seoseid, kasutades sageli masinõpet.
Miks tuleks eelkoolitatud mudeleid peenhäälestada?
Võrgu peenhäälestamise ülesanne on muundada juba koolitatud võrgu parameetreid, et see kohaneks uue käsil oleva ülesandega Nagu siin selgitatud, on esialgsed kihid Õppige väga üldisi funktsioone ja kui me läheme võrgus kõrgemale, kipuvad kihid õppima mustreid, mis on spetsiifilisemad selle ülesande jaoks, mille kohta neid koolitatakse.
Mis on eelkoolitatud andmestik?
Eelkoolitatud mudel on salvestatud võrk, mida koolitati eelnev alt suure andmestiku jaoks, tavaliselt suuremahulise kujutise klassifitseerimise ülesande jaoks. Võite kasutada eelkoolitatud mudelit sellisel kujul või kasutada ülekandeõpet, et kohandada seda mudelit antud ülesandega.
