Simpelt sagt er en fortrænet model en model, der er skabt af en anden for at løse et lignende problem. I stedet for at bygge en model fra bunden for at løse et lignende problem, bruger du modellen trænet på et andet problem som udgangspunkt Hvis du f.eks. vil bygge en selvlærende bil.
Hvad menes der med Pretrained model?
Definition. En model, der selvstændigt har lært forudsigelige sammenhænge fra træningsdata, ofte ved hjælp af maskinlæring.
Hvordan bruger du et foruddannet netværk?
Anvend fortrænede netværk direkte på klassificeringsproblemer. Brug klassificer for at klassificere et nyt billede. For et eksempel, der viser, hvordan man bruger et foruddannet netværk til klassificering, se Klassificer billede ved hjælp af GoogLeNet. Brug et fortrænet netværk som funktionsudtrækker ved brug af lagaktiveringer som funktioner
Hvorfor er det fordelagtigt at bruge de fortrænede modeller til CNN'er?
Sædvanligvis har forudtrænede CNN'er effektive filtre til at udtrække information fra billederne, fordi de er trænet med et velfordelt datasæt, og de har en god arkitektur. Grundlæggende er filtrene i foldningslagene korrekt trænet til at udtrække funktionerne i billederne.
Hvordan vælger jeg en fortrænet model?
Leveringsrobotmodel - Identificer objekter i vejkanten.
Der er få spørgsmål, du skal stille dig selv for at vælge en god præ-trænet model:
- Hvad er de ønskede OUTPUTS?
- Hvilken slags INPUTS forventer du?
- Understøtter den præ-trænede model sådanne inputkrav?
- Hvad er modellens nøjagtighed og andre specifikationer?
