Veszteség súlyú keras


Erőforrások és hová veszteség súlyú keras tovább?

5 héten belül lefogytam

Adatok bővítése Ez egyike azoknak a részeknek, ahol valóban ki kell próbálnia és el kell látnia a kép kinézetét. Nyilvánvalóan bonyolult feladat a megfelelő javítás, tehát gondolkodjunk azon, hogyan tudnánk ezt megtenni. Figyelembe veendő kérdések: Elegendő adat-növelést végezünk?

Kibontása súlyú adatok Generátor Keras kell használni az egyéni veszteség Function

Túl sokat csinálunk? Az egyik legegyszerűbb módszer a PyTorchból származó egyszerű transzformációkkal, például a RandomRotation vagy a ColorJitter használatával. Egyszerre csak 1—2 transzformációs függvényt kell figyelembe vennünk, ennek oka az, veszteség súlyú keras az általunk kezelt adatkészlet nem túl bonyolult.

Sőt, ha kevesebbel kezdjük, akkor segíthetünk azonosítani, melyik működött a legjobban. Compose [     transforms. RandomRotation 25    transforms. RandomResizedCrop    transforms. ToTensor    transzformációk. Normalizálja [0, 0, 0,],                          [0. Ez magában foglalja az érdekesebb adatfrissítéseket is, amelyekre a projekthez nem szükség van, de érdemes feltárni. Hogyan kell kinéznie az osztályozóm?

Általában az átviteli tanulási feladatok során a teljesen csatlakoztatott FC osztályozó rétegeket letörlik, és új FC rétegeket adnak hozzá az új adatok kiképzéséhez és az új feladat elvégzéséhez. De sok diák általában ragaszkodni fog a hagyományos lineáris és kieső rétegekhez az FC rétegekben.

Felvehetnénk néhány különböző réteget? Igen, megfontolhatjuk a következő példát, ahol az Veszteség súlyú keras rétegeket hozzáadtuk az új osztályozóhoz: osztály Flatten nn. AdaptiveAvgPool2d 1,1         self. AdaptiveMaxPool2d 1,1         self. Dropout d         self. Például a DenseNetben: Az utolsó BacthNorm2d réteg kimeneti mérete -1xx7x7 Miután átadtuk a mini-tételt a 2 adaptív összevonási rétegen, 2 kimeneti tenzort kapunk, amelyek alakja -1xx1x1.

Ez a réteg ezután csatlakozik a veszteség súlyú keras csatlakoztatott részhez Megjegyzés: A fenti tenzor alakban et kell cserélni a mini-tétel méretre Ok: Miért csináltuk ezt? Meg lehet tulajdonítani az egyesítő rétegeknek, mivel ezek gazdagabb elemeket rögzítenek a konvolúciós rétegekről, és ezeket a lehető legjobban meg kell adnunk a osztályozónak, hogy könnyen osztályozzuk őket, és ez hatékonyan csökkenti a szükséges lineáris rétegek számát.

Ez a megvalósítás vázlatos a fast. Általában a mély neurális hálózatokat visszaterjesztés útján képzik olyan optimalizálókkal, mint Adam, sztochasztikus gradiens leszállás, Adadelta stb. Ezekben az optimalizálókban a tanulási sebesség bemeneti paraméter, és az optimalizálót vezeti a veszteség funkció durva terepén. Azok a problémák, amelyekkel az optimalizáló szembesülhet: Metró fogyás tucker a tanulási arány túl kicsi - a képzés megbízhatóbb, de az optimalizálás sok időt vesz igénybe, mivel a veszteség funkció minimális irányába tett lépések csekélyek.

Ha a tanulási ráta túl nagy, akkor a képzés nem konvergál, vagy akár eltérhet is. A súlyváltozás olyan nagy lehet, hogy az optimalizáló túllép a minimumon, és még súlyosabbá teszi a veszteséget.

legfiatalabb fogyás útmutató nem tudom lefogyni a menopauza

A legjobb megközelítés az optimális kezdeti tanulási arány megtalálásához: Indítsa el a nagyobb tanulási sebességet, és fokozatosan csökkentse azokat kisebb veszteség súlyú keras, vagy kezdje meg a veszteség súlyú keras értékektől, és fokozatosan növekedjen, miután áthaladt az egyes mini-tételeken.

Ezt a megközelítést a cikk [1] körvonalazza, és a fast. Itt csak a megvalósított funkció kódrészlet [3] használatát mutatjuk be: learn. Ezt a folyamatot meg kell ismételni minden alkalommal, amikor a hálózat egyes rétegeit felfagyasztjuk. A tanulási arány hevítésének legnépszerűbb formája a fokozatcsökkentés, ahol a tanulási arány bizonyos százalékkal csökken egy meghatározott edzési korszak után.

A másik általános ütemező a ReduceLRonPlateau. De itt szeretnénk kiemelni egy újat, amelyet kiemeltünk ebben a cikkben [1] és ciklikus tanulási aránynak neveztünk. Az a intuíció, amely miatt ez a tanulási sebesség hevítés javítja a val pontosságát.

SGD model. LambdaLR optimalizáló, [clr] scheduler.

veszteség súlyú keras rambutan zsírégető

A Virág besorolási adatkészlet LRsheduler-je az alábbiak szerint néz ki, és a fast. Megfigyelés: Ezeknek a technikáknak az alkalmazásával az érvényesítési veszteség jelentősen csökkent a virág adatkészletben, ezáltal növelve a val pontosságát. Fagyasztó rétegek szelektíven Megjegyzés: Ebben a szakaszban néhány hivatkozásra mutatunk be az Intro to Deep Learning with PyTorch tanfolyamra.

kávé fogyás előnyei

Gondolkozott már azon a gondolkodáson, amikor a Convolutional Neural Networks CNN órára járt, hogy feloldhatja a modell különféle rétegeit, és újra kiképezheti őket? Mi sem. Beletelt egy kis időbe. Ha még nem tette meg a kurzust, ne aggódjon, amit itt magyarázok, csak néhány általános CNN-ismeret.

Először is

De miért hívjuk fel ezt? Észrevettük, hogy a teljes modell felfüggesztésének és újbóli átképzésének egy kisebb tanulási sebességgel történő elképzelése meglehetősen népszerű, veszteség súlyú keras valóban olyan hasznos?

Kísérleteztünk és nagyon kicsi lendületet kapott, vagy egyáltalán nem. Ami nem azt jelenti, hogy rossz megközelítésről van szó, azt javasoljuk, hogy egy másik módszer, egy koncentráltabb megközelítés.

veszteség súlyú keras éget zsírt építeni erőt

Gondoljunk át ezen: miért kellene átképznünk az egészet? Nincs mód arra, hogy csak azokat a rétegeket átképzzék, amelyek a legnagyobb értéket képviselik? Úgy van. A CNN órákból emlékezzen arra, hogy megtanultuk, hogy a rétegek halmozódása eltérő szerepet játszik a funkciók rögzítésében. Azt is megtudjuk, hogy az utolsó rétegek látják a képek bonyolultabb mintáit, tehát valószínűleg ott, veszteség súlyú keras a mi modellünk nem teljesít elég jól.

Mesterséges neurális hálózat – Wikipédia

Ennek több értelme van, nem igaz? Erőfeszítéseinket a megfelelő helyekre koncentráljuk a megfelelő eredmények elérése érdekében. Oké, de hogyan csináljuk ezt valójában? Az általam épített PyTorch Challenge Ösztöndíj tárhelyéből segítséget fogok nyújtani Önnek abban, hogy csak az utolsó két köteget szabadítsa fel és ennek alapján alakítsa át a modellt.

Most egy ResNet architektúrát fogok venni, különösképp a ResNetet, hogy ellenőrizhessem, mi a modellben a rétegcsomagok neve. Kész vagyunk?