सीधे शब्दों में कहें तो, एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल एक समान समस्या को हल करने के लिए किसी और द्वारा बनाया गया मॉडल है। इसी तरह की समस्या को हल करने के लिए खरोंच से एक मॉडल बनाने के बजाय, आप अन्य समस्या पर प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग शुरुआती बिंदु के रूप में करते हैं उदाहरण के लिए, यदि आप एक सेल्फ लर्निंग कार बनाना चाहते हैं।
प्रशिक्षित मॉडल का क्या अर्थ है?
परिभाषा। एक मॉडल जिसने स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षण डेटा से भविष्य कहनेवाला संबंध सीखा है, अक्सर मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए।
आप पहले से प्रशिक्षित नेटवर्क का उपयोग कैसे करते हैं?
प्रशिक्षित नेटवर्क को सीधे वर्गीकरण समस्याओं पर लागू करें। एक नई छवि को वर्गीकृत करने के लिए, वर्गीकृत करें का उपयोग करें। वर्गीकरण के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क का उपयोग करने का तरीका दिखाने वाले उदाहरण के लिए, GoogLeNet का उपयोग करके छवि वर्गीकृत करें देखें।फीचर एक्सट्रैक्टर के रूप में एक प्रीट्रेन्ड नेटवर्क का उपयोग करें लेयर एक्टिवेशन को फीचर्स के रूप में उपयोग करके
सीएनएन के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करना क्यों फायदेमंद है?
आमतौर पर, पूर्व-प्रशिक्षित सीएनएन में छवियों से जानकारी निकालने के लिए प्रभावी फिल्टर होते हैं क्योंकि वे एक अच्छी तरह से वितरित डेटासेट के साथ प्रशिक्षित होते हैं, और उनके पास एक अच्छा आर्किटेक्चर होता है। मूल रूप से, दृढ़ परतों में फिल्टर छवियों की विशेषताओं को निकालने के लिए ठीक से प्रशिक्षित होते हैं।
मैं एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल कैसे चुनूं?
डिलीवरी रोबोट मॉडल - सड़क के किनारे की वस्तुओं की पहचान करें।
अच्छे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के चयन के लिए आपको खुद से कुछ प्रश्न पूछने चाहिए:
- वांछित आउटपुट क्या हैं?
- आप किस तरह के इनपुट की उम्मीद करते हैं?
- क्या पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल ऐसी इनपुट आवश्यकताओं का समर्थन करता है?
- मॉडल सटीकता और अन्य विनिर्देश क्या हैं?
