| Ochrona osób warszawa |
| Wybierz przesłany zestaw danych w zakładce " Zbiory danych" Model Teraz nadchodzi sedno tego projektu. Ale z Deep Learning Studio jest to najłatwiejsza część. Użyjemy tylko 4 warstw, aby sklasyfikować rasy psów i uzyskać do 88% dokładności. Zobaczmy, jak! Po lewej: Architektura modelu , Prawa: pełny widok Będziemy używać WideResNet do klasyfikacji naszego zbioru danych. Możesz po prostu przeciągnąć uprzednio wyszkolony model WideResNet z lewego panelu i gotowe! Czy widzisz, jakie to proste !? Hiperparametry: W przypadku każdego modelu Deep Learning, hiperparametry odgrywają ważną rolę. W tym przypadku użyjemy Adama Optimizera z categorical_crossentropy jako funkcję utraty. Używamy kategorycznej entropii krzyżowej jako funkcji straty, ponieważ mamy kategoryczny wynik (dowolna ze 120 ras) z 25 epokami. |