Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow

Otimizadores Velozes | 303

rede teria bons detectores de características de rostos, portanto, reutilizar suas cama-

das inferiores permitiria que você formasse um bom classificador de rostos utilizando

poucos dados de treinamento.

Normalmente, reunir exemplos de treinamento não rotulados é barato, mas rotulá-los

é bem caro. Uma técnica comum nessa situação é rotular todos os seus exemplos de

treinamento como “bom", em seguida gerar várias novas instâncias de treinamento

corrompendo as boas e rotulando essas instâncias corrompidas como “ruim". Então

você pode treinar uma primeira rede neural a fim de classificar instâncias como boas

ou ruins. Po ...