Tafole ea likateng[Pata][Bontša]
- Ho arola litšoantšo ke eng?
- Ho hlophisoa ha litšoantšo ho sebetsa joang?
Sehlopha sa litšoantšo se sebelisa Tensorflow & Keras ho python+-
- 1. Litlhoko tsa ho kenya
- 2. Ho kenya lintho tse itšetlehileng ka tsona
- 3. Ho qala paramente
- 4. Ho kenya dataset
- 5. Ho theha mohlala
- 6. Koetlisa mohlala
- Ho leka mohlala
- 7. Ho kenya lisebelisoa bakeng sa tlhahlobo
- 8. Ho etsa bukana ea python
- 9. Ho kenya data ea tlhahlobo le mohlala
- 10. Tlhahlobo le Boprofeta
- 11. Liphetho
- fihlela qeto e
Hoa khothatsa ho tseba hore re khonne ho kenya liroboto ka bokhoni ba rona ba tlhaho ba ho ithuta ka mohlala le ho bona tikoloho ea bona. Bothata bo boholo ke ba ba rutang lik’homphieutha ho “bona” joalokaha batho ba ne ba tla hloka nako le boiteko bo eketsehileng.
Leha ho le joalo, ha re nahana ka molemo o sebetsang oo tsebo ena e fanang ka oona hona joale mekhatlong le likhoebong, boiteko boo ke ba bohlokoa. Sehloohong sena, u tla ithuta ka ho arola litšoantšo, kamoo e sebetsang kateng, le ts'ebetsong ea eona e sebetsang. Ha re qaleng.
Ho arola litšoantšo ke eng?
Mosebetsi oa ho fepa setšoantšo ka neural network 'me ho etsa hore e hlahise mofuta o itseng oa leibole bakeng sa setšoantšo seo ho tsejoa e le temoho ea setšoantšo. Letlapa la tlhahiso ea marang-rang le tla lumellana le sehlopha se boletsoeng esale pele.
Ho ka ba le lihlopha tse ngata tse abetsoeng setšoantšo, kapa e le 'ngoe feela. Ha sehlopha se le seng feela, lentsoe “ho tsebahatsa” le sebelisoa hangata, athe ha ho na le lihlopha tse ngatanyana, lentsoe “classification” le sebelisoa hangata.
Ho lemoha ntho ke karoloana ea likarolo tsa litšoantšo moo maemo a itseng a lintho a bonoang e le tsa sehlopha se itseng joalo ka liphoofolo, likoloi kapa batho.
Ho hlophisoa ha litšoantšo ho sebetsa joang?
Setšoantšo ka sebopeho sa pixels se hlahlojoa ke komporo. E finyella sena ka ho tšoara setšoantšo e le pokello ea matrices, boholo ba eona bo khethoa ke qeto ea setšoantšo. Ka mantsoe a bonolo feela, ho hlophisoa ha litšoantšo ke thuto ea lipalo-palo e sebelisang li-algorithms ho latela pono ea komporo.
Ho hlophisoa ha litšoantšo ho finyelloa ts'ebetsong ea litšoantšo tsa digital ka ho arola lipikselse ka lihlopha tse reriloeng esale pele, kapa "lihlopha." Li-algorithms li arola setšoantšo ka tatellano ea litšobotsi tse hlokomelehang, tse fokotsang moroalo bakeng sa mohlophisi oa ho qetela.
Litšobotsi tsena li tsebisa mohlophisi ka moelelo oa setšoantšo le ho arola ho ka bang teng. Hobane lits'ebetso tse ling tsa ho arola setšoantšo li ipapisitse le sona, mokhoa oa ho ntša sebopeho ke karolo e mahlonoko ka ho fetisisa.
The data e fanoeng ho algorithm e boetse e bohlokoa ho aroleng litšoantšo, haholo-holo lihlopha tse hlokometsoeng. Ha ho bapisoa le pokello ea data e mpe e nang le ho se leka-lekane ha data ho ipapisitseng le sehlopha le setšoantšo se tlase le boleng ba litlhaloso, pokello ea lintlha tse hlophisitsoeng hantle e sebetsa ka mokhoa o babatsehang.
Sehlopha sa litšoantšo se sebelisa Tensorflow & Keras ho python
Re tla sebelisa sesebelisoa CIFAR-10 dataset (e kenyeletsang lifofane, lifofane, linonyana, le lintho tse ling tse 7).
1. Litlhoko tsa ho kenya
Khoutu e ka tlase e tla kenya lintho tsohle tse hlokahalang.
2. Ho kenya lintho tse itšetlehileng ka tsona
Etsa faele ea train.py ho Python. Khoutu e ka tlase e tla tlisa litšepiso tsa Tensorflow le Keras.
3. Ho qala paramente
CIFAR-10 e kenyelletsa likarolo tse 10 feela tsa litšoantšo, ka hona lipalo-palo li bolela feela palo ea lihlopha tse lokelang ho aroloa.
4. Ho kenya dataset
Ts'ebetso e sebelisa mochini oa Tensorflow Datasets ho kenya dataset, 'me re beha lintlha ho True ho fumana lintlha tse ling ka eona. U ka e hatisa ho bona hore na likarolo le boleng ba tsona ke bofe, 'me re tla sebelisa lintlha ho fumana palo ea lisampole ho lithupelo le lihlopha tsa liteko.
5. Ho theha mohlala
Joale re tla aha mekhahlelo e meraro, e 'ngoe le e 'ngoe e na le li-ConvNet tse peli tse nang le ts'ebetso e kholo ea ho kopanya le ea ReLU, e lateloe ke sistimi e hokahantsoeng ka botlalo ea 1024-unit. Ha ho bapisoa ResNet50 kapa Xception, e leng mehlala ea morao-rao, ena e kanna ea ba mohlala o monyane haholo ha o bapisoa.
6. Koetlisa mohlala
Ke sebelisitse Tensorboard ho lekanya ho nepahala le tahlehelo nakong e 'ngoe le e' ngoe le ho re fa ponts'o e ntle ka mor'a ho kenya data le ho hlahisa mohlala. Kenya khoutu e latelang; ho latela CPU/GPU ea hau, koetliso e tla nka metsotso e mengata.
Ho sebelisa tensorboard, thaepa feela taelo e latelang ho terminal kapa taelo ea kapele bukeng ea hajoale:
U tla bona hore tahlehelo ea netefatso ea fokotseha mme ho nepahala ho nyolohela ho hoo e ka bang 81%. Ho a babatseha!
Ho leka mohlala
Ha koetliso e felile, mohlala oa ho qetela le litekanyo li bolokoa ka har'a foldara ea liphetho, e re lumellang ho koetlisa hang le ho etsa likhakanyo neng kapa neng ha re khetha. Latela khoutu faeleng e ncha ea python e bitsoang test.py.
7. Ho kenya lisebelisoa bakeng sa tlhahlobo
8. Ho etsa bukana ea python
Etsa bukantswe ya Python e fetolelang boleng bo bong le bo bong ho leibole e nepahetseng ya dataset:
9. Ho kenya data ea tlhahlobo le mohlala
Khoutu e latelang e tla kenya data ea tlhahlobo le mohlala.
10. Tlhahlobo le Boprofeta
Khoutu e latelang e tla lekola le ho etsa likhakanyo ka litšoantšo tsa senqanqane.
11. Liphetho
Mohlala o boletse esale pele senqanqane ka nepo ea 80.62%.
fihlela qeto e
Ho lokile, re qetile ka thuto ena. Leha 80.62% e sa loka bakeng sa CNN e nyane, ke u eletsa ka matla hore u fetole mohlala kapa u shebe ResNet50, Xception, kapa mefuta e meng e tsoetseng pele bakeng sa liphetho tse ntle.
Kaha joale u se u hahile netweke ea hau ea pele ea ho lemoha litšoantšo Keras, u lokela ho leka mohlala ho fumana hore na liparamente tse fapaneng li ama tšebetso ea eona joang.
Leave a Reply