آموزش انتقال تصاویر با استفاده از PyTorch: Essential Training

مدرس Jonathan Fernandes

انتشار 2019/10/08

مدت زمان 58m 35s

سطح متوسط

فایل تمرینی دارد

آموزش Transfer Learning for Images Using PyTorch: Essential Training

PyTorch پس از معرفی خود در سال 2017 به سرعت به ابزار انتخابی بسیاری از محققان یادگیری عمیق تبدیل شد. در این دوره، جاناتان فرناندز به شما نشان می‌دهد که چگونه از این چارچوب یادگیری ماشینی محبوب برای تکنیکی مشابه استفاده کنید: یادگیری انتقال. جاناتان با استفاده از یک رویکرد عملی، اصول یادگیری انتقالی را توضیح می‌دهد، که به شما امکان می‌دهد از پارامترهای از پیش آموزش‌دیده‌شده یک مدل یادگیری عمیق موجود برای کارهای دیگر استفاده کنید. سپس نحوه پیاده‌سازی یادگیری انتقال برای تصاویر را با استفاده از PyTorch نشان می‌دهد، از جمله نحوه ایجاد یک استخراج کننده ویژگی ثابت و فریز کردن لایه‌های شبکه عصبی. به علاوه، در مورد استفاده از نرخ های یادگیری و نرخ های یادگیری متفاوت اطلاعات کسب کنید.

Deep Learning Machine Learning PyTorch Transfer Learning

Introduction

Welcome ()

What you should know before watching this course ()

1. What Is Transfer Learning?

What is transfer learning? ()

VGG16 ()

CIFAR-10 dataset ()

2. Transfer Learning: Fixed Feature Extractor

Creating a fixed feature extractor ()

Understanding loss: CrossEntropyLoss() and NLLLoss() ()

Autograd ()

Using autograd ()

Training the fixed feature extractor ()

Optimizers ()

CPU to GPU ()

Train the extractor ()

Evaluate the network and viewing images ()

Viewing images and normalization ()

Accuracy of the model ()

3. Fine-Tuning the ConvNet

Fine-tuning ()

Using fine-tuning ()

Training from the fully connected network onwards ()

Unfreezing and training over the last CNN block onwards ()

Unfreezing and training over the last two CNN block onwards ()

4. Further Techniques

Learning rates ()

Differential learning rates ()

Conclusion

Next steps ()

Ex_Files_Transfer_Learning_Images_PyTorch.zip (288 KB)

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.

مسیرهای یادگیری آموزش آموزش انتقال تصاویر با استفاده از PyTorch: Essential Training

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش Transfer Learning for Images Using PyTorch: Essential Training در 1 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

مرز جدید در جهان هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در یادگیری عمیق و شبکه های عصبی است. این مسیر یادگیری راه ورود شما به ابزارها، مفاهیم، و نکات ظریف شبکه های عصبی، مدل های مولد و موارد دیگر است.

آموزش آموزش انتقال تصاویر با استفاده از PyTorch: Essential Training ، ایستگاه شماره 7 در مسیر یادگیری مهارت های خود را در یادگیری عمیق و شبکه های عصبی ارتقا دهید ، است.