Simpel gezegd, een vooraf getraind model is een model dat door iemand anders is gemaakt om een soortgelijk probleem op te lossen. In plaats van een geheel nieuw model te bouwen om een soortgelijk probleem op te lossen, gebruik je het model dat op een ander probleem is getraind als uitgangspunt Bijvoorbeeld, als je een zelflerende auto wilt bouwen.
Wat wordt bedoeld met voorgetraind model?
Definitie. Een model dat onafhankelijk voorspellende relaties heeft geleerd uit trainingsgegevens, vaak met behulp van machine learning.
Hoe gebruik je een vooraf getraind netwerk?
Pas voorgetrainde netwerken rechtstreeks toe op classificatieproblemen. Gebruik classify om een nieuwe afbeelding te classificeren. Zie Afbeelding classificeren met GoogleLeNet voor een voorbeeld van het gebruik van een vooraf getraind netwerk voor classificatie. Gebruik een vooraf getraind netwerk als feature extractor door de laagactivaties te gebruiken als features
Waarom is het nuttig om de vooraf getrainde modellen voor CNN's te gebruiken?
Meestal hebben vooraf getrainde CNN's effectieve filters om informatie uit de afbeeldingen te halen omdat ze zijn getraind met een goed gedistribueerde dataset en ze een goede architectuur hebben. Kortom, de filters in de convolutionele lagen zijn goed getraind om de kenmerken van de afbeeldingen te extraheren.
Hoe kies ik een voorgetraind model?
Delivery Robot Model - Identificeer objecten langs de weg.
Er zijn een paar vragen die je jezelf moet stellen voor de selectie van een goed voorgetraind model:
- Wat zijn de gewenste OUTPUTS?
- Wat voor INGANGEN verwacht je?
- Ondersteunt het vooraf getrainde model dergelijke invoervereisten?
- Wat is de nauwkeurigheid van het model en andere specificaties?
