Ringkasnya, model pra-latihan ialah model yang dicipta oleh orang lain untuk menyelesaikan masalah yang serupa Daripada membina model dari awal untuk menyelesaikan masalah yang serupa, anda gunakan model yang dilatih mengenai masalah lain sebagai titik permulaan. Contohnya, jika anda ingin membina kereta pembelajaran kendiri.
Mengapakah ia berfaedah untuk menggunakan model pra-latihan untuk CNN?
Biasanya, CNN pra-latihan mempunyai penapis yang berkesan untuk mengekstrak maklumat daripada imej kerana mereka dilatih dengan set data yang diedarkan dengan baik dan mereka mempunyai seni bina yang baik. Pada asasnya, penapis dalam lapisan konvolusi dilatih dengan betul untuk mengekstrak ciri imej.
Apakah yang dimaksudkan dengan model Pralatih?
Definisi. Model yang telah mempelajari perhubungan ramalan secara bebas daripada data latihan, selalunya menggunakan pembelajaran mesin.
Mengapa model Pralatih harus ditala dengan baik?
Tugas untuk memperhalusi rangkaian ialah untuk mengubahsuai parameter rangkaian yang sudah terlatih supaya ia menyesuaikan diri dengan tugas baharu yang ada Seperti yang dijelaskan di sini, lapisan awal pelajari ciri yang sangat umum dan apabila kita naik ke atas rangkaian, lapisan cenderung mempelajari corak yang lebih khusus untuk tugasan yang sedang dilatih.
Apakah set data Pralatihan?
Model pra-latihan ialah rangkaian disimpan yang sebelum ini dilatih pada set data yang besar, biasanya pada tugas pengelasan imej berskala besar. Anda sama ada menggunakan model terlatih sebagaimana adanya atau menggunakan pembelajaran pemindahan untuk menyesuaikan model ini kepada tugasan yang diberikan.
