Deep Learning para programadores com fastai e PyTorch

Índice

A

• conjuntos de dados de base académica, Deep Learning não é apenas para classificação de imagens
• responsabilidade por violações da ética, recurso e responsabilidade, equidade, responsabilidade e transparência
• métrica de precisão
  • modelos de classificação, Computing Metrics Using Broadcasting
  • modelos mais profundos, Go Deeper
  • melhorando enquanto a perda de validação piora, Taxas de Aprendizagem Discriminativa
  • Aumento do Mixup melhorando, Mixup
  • mais parâmetros, mais precisão, Arquitecturas mais profundas
  • classificador de várias etiquetas, Binary Cross Entropy
  • top 5 de precisão, Uma ResNet de última geração
  • conjunto de validação, Como funciona o nosso reconhecedor de imagens, Como funciona o nosso reconhecedor de imagens
  • tamanho do conjunto de validação, Conjuntos de validação e Conjuntos de teste
• resultados acionáveis através da Abordagem Drivetrain, A Abordagem Drivetrain
• função de ativação
  • camada não-linear, Adicionar uma não-linearidade, Recapitulação do jargão
  • softmax como, Ver Activações e Rótulos, Descongelamento e Aprendizagem por Transferência
• regularização da ativação, Regularização da ativação e Regularização da ativação temporal
• atividades
  • problemas binários, Softmax
  • definição, Recapitulação do jargão
  • passe para a frente, Cálculo de gradientes
  • estado oculto, a nossa primeira rede neural recorrente
  • histograma de, 1 ciclo Formação
  • modelos que regressam, Criação de um optimizador, Binary Cross Entropy
  • traçar durante o treino, Uma linha de base simples
  • transformando em previsões, Visualizando ...