Aprendizaje profundo para programadores con fastai y PyTorch

Índice

A

• conjuntos de datos académicos de referencia, el aprendizaje profundo no es sólo para la clasificación de imágenes
• responsabilidad por infracciones éticas, Recurso y Responsabilidad, Imparcialidad, Responsabilidad y Transparencia
• métrica de precisión
  • modelos de clasificación, Cálculo de métricas mediante difusión
  • modelos más profundos, Going Deeper
  • mejora mientras que la pérdida de validación empeora, Tasas de aprendizaje discriminativo
  • Mejora del aumento de Mixup, Mixup
  • más parámetros, más precisión, arquitecturas más profundas
  • clasificador multietiqueta, Entropía Cruzada Binaria
  • precisión top 5, Una ResNet de última generación
  • conjunto de validación, Cómo funciona nuestro reconocedor de imágenes, Cómo funciona nuestro reconocedor de imágenes
  • tamaño del conjunto de validación, Conjuntos de Validación y Conjuntos de Prueba
• resultados procesables a través del Enfoque Drivetrain, El Enfoque Drivetrain
• función de activación
  • Capa no lineal, Añadir una no linealidad, Recapitulación de la jerga
  • softmax as, Visualización de activaciones y etiquetas, Descongelación y aprendizaje por transferencia
• regularización de la activación, Regularización de la Activación y Regularización de la Activación Temporal
• activaciones
  • problemas binarios, Softmax
  • definición, Recapitulación de la jerga
  • paso adelante, Cálculo de Gradientes
  • estado oculto, Nuestra primera red neuronal recurrente
  • histograma de, 1 ciclo Formación
  • modelos que vuelven, Creación de un optimizador, Entropía cruzada binaria
  • trazado durante el entrenamiento ...