Índice:
- O que se entende por modelo pré-treinado?
- Como você usa uma rede pré-treinada?
- Por que é benéfico usar os modelos pré-treinados para CNNs?
- Como escolho um modelo pré-treinado?
Vídeo: Quando usar modelos pré-treinados?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Última modificação: 2024-01-10 06:42
Simplificando, um modelo pré-treinado é um modelo criado por outra pessoa para resolver um problema semelhante. Em vez de construir um modelo do zero para resolver um problema semelhante, você usa o modelo treinado em outro problema como ponto de partida Por exemplo, se você deseja construir um carro autodidata.
O que se entende por modelo pré-treinado?
Definição. Um modelo que aprendeu independentemente relacionamentos preditivos de dados de treinamento, geralmente usando aprendizado de máquina.
Como você usa uma rede pré-treinada?
Aplique redes pré-treinadas diretamente em problemas de classificação. Para classificar uma nova imagem, use classificar. Para obter um exemplo mostrando como usar uma rede pré-treinada para classificação, consulte Classificar imagem usando o GoogLeNet. Use uma rede pré-treinada como um extrator de recursos usando as ativações de camada como recursos
Por que é benéfico usar os modelos pré-treinados para CNNs?
Geralmente, CNNs pré-treinadas possuem filtros eficazes para extrair informações das imagens porque são treinadas com um conjunto de dados bem distribuído e possuem uma boa arquitetura. Basicamente, os filtros nas camadas convolucionais são devidamente treinados para extrair as características das imagens.
Como escolho um modelo pré-treinado?
Delivery Robot Model - Identifique objetos na beira da estrada.
Existem algumas perguntas que você deve se fazer para a seleção de um bom modelo pré-treinado:
- Quais são as SAÍDAS desejadas?
- Que tipo de INPUTS você espera?
- O modelo pré-treinado suporta tais requisitos de entrada?
- Qual é a precisão do modelo e outras especificações?
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