Logo el.boatexistence.com

Γιατί να χρησιμοποιήσετε προεκπαιδευμένο μοντέλο;

Πίνακας περιεχομένων:

Γιατί να χρησιμοποιήσετε προεκπαιδευμένο μοντέλο;
Γιατί να χρησιμοποιήσετε προεκπαιδευμένο μοντέλο;

Βίντεο: Γιατί να χρησιμοποιήσετε προεκπαιδευμένο μοντέλο;

Βίντεο: Γιατί να χρησιμοποιήσετε προεκπαιδευμένο μοντέλο;
Βίντεο: Become A Master Of SDXL Training With Kohya SS LoRAs - Combine Power Of Automatic1111 & SDXL LoRAs 2024, Ενδέχεται
Anonim

Με απλά λόγια, ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο είναι ένα μοντέλο που δημιουργήθηκε από κάποιον άλλο για να λύσει ένα παρόμοιο πρόβλημα Αντί να δημιουργήσετε ένα μοντέλο από την αρχή για να λύσετε ένα παρόμοιο πρόβλημα, χρησιμοποιήστε το μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί σε άλλο πρόβλημα ως σημείο εκκίνησης. Για παράδειγμα, εάν θέλετε να κατασκευάσετε ένα αυτοεκπαιδευόμενο αυτοκίνητο.

Γιατί είναι ωφέλιμο να χρησιμοποιείτε τα προεκπαιδευμένα μοντέλα για CNN;

Συνήθως, τα προεκπαιδευμένα CNN διαθέτουν αποτελεσματικά φίλτρα για την εξαγωγή πληροφοριών από τις εικόνες επειδή είναι εκπαιδευμένα με ένα καλά κατανεμημένο σύνολο δεδομένων και έχουν καλή αρχιτεκτονική. Βασικά, τα φίλτρα στα συνελικτικά στρώματα είναι κατάλληλα εκπαιδευμένα για να εξάγουν τα χαρακτηριστικά των εικόνων.

Τι σημαίνει προεκπαιδευμένο μοντέλο;

Ορισμός. Ένα μοντέλο που έχει μάθει ανεξάρτητα προγνωστικές σχέσεις από δεδομένα εκπαίδευσης, χρησιμοποιώντας συχνά μηχανική εκμάθηση.

Γιατί τα προεκπαιδευμένα μοντέλα πρέπει να είναι καλά συντονισμένα;

Η εργασία του μικροσυντονισμού ενός δικτύου είναι να τροποποιήσετε τις παραμέτρους ενός ήδη εκπαιδευμένου δικτύου έτσι ώστε να προσαρμόζεται στη νέα εργασία που έχετε στη διάθεσή σας Όπως εξηγείται εδώ, τα αρχικά επίπεδα μάθετε πολύ γενικά χαρακτηριστικά και καθώς ανεβαίνουμε ψηλότερα στο δίκτυο, τα επίπεδα τείνουν να μαθαίνουν μοτίβα πιο συγκεκριμένα για την εργασία στην οποία εκπαιδεύεται.

Τι είναι το προεκπαιδευμένο σύνολο δεδομένων;

Ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο είναι ένα αποθηκευμένο δίκτυο που είχε προηγουμένως εκπαιδευτεί σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων, συνήθως σε μια εργασία ταξινόμησης εικόνων μεγάλης κλίμακας. Μπορείτε είτε να χρησιμοποιήσετε το προεκπαιδευμένο μοντέλο ως έχει είτε να χρησιμοποιήσετε την εκμάθηση μεταφοράς για να προσαρμόσετε αυτό το μοντέλο σε μια δεδομένη εργασία.

Συνιστάται: