Sa madaling salita, ang isang pre-trained na modelo ay isang modelo na ginawa ng iba upang lutasin ang isang katulad na problema Sa halip na bumuo ng isang modelo mula sa simula upang malutas ang isang katulad na problema, ikaw gamitin ang modelong sinanay sa ibang problema bilang panimulang punto. Halimbawa, kung gusto mong bumuo ng self learning na kotse.
Bakit kapaki-pakinabang na gamitin ang mga pre-trained na modelo para sa mga CNN?
Karaniwan, ang mga pre-trained na CNN ay may epektibong mga filter upang kunin ang impormasyon mula sa mga larawan dahil sila ay sinanay gamit ang isang mahusay na naipamahagi na dataset, at mayroon silang magandang arkitektura. Karaniwan, ang mga filter sa convolutional layer ay wastong sinanay upang i-extract ang mga feature ng mga larawan.
Ano ang ibig sabihin ng Pretrained model?
Kahulugan. Isang modelo na nakapag-iisa na natuto ng mga predictive na relasyon mula sa data ng pagsasanay, kadalasang gumagamit ng machine learning.
Bakit kailangang maayos ang mga Pretrained na modelo?
Ang gawain ng pag-fine-tune ng network ay upang i-tweak ang mga parameter ng isang sinanay na network upang umangkop ito sa bagong gawaing nasa kamay Gaya ng ipinaliwanag dito, ang mga unang layer matuto ng mga pangkalahatang feature at habang umaakyat tayo sa network, ang mga layer ay may posibilidad na matuto ng mga pattern na mas partikular sa gawain kung saan ito sinasanay.
Ano ang Pretrained dataset?
Ang isang pre-trained na modelo ay isang naka-save na network na dating sinanay sa isang malaking dataset, karaniwang sa isang malakihang gawain sa pag-uuri ng larawan. Maaari mong gamitin ang pretrained na modelo gaya ng dati o gumamit ng transfer learning para i-customize ang modelong ito sa isang partikular na gawain.
