Тонкая настройка нейронной сети | Глубокие нейронные сети на Python HD

Лекция по тонкой настройке (fine tuning) нейронной сети. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython Тонкая настройка (fine tining) нейронной сети - это дообучение предварительно обученной части нейронной сети для решения других задач. Используется в процессе переноса обучения (transfer learning) для повышения качества работы сети. Рассматривается пример тонкой настройки сети VGG16 для распознавания котов и собак на фотографиях - https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats После обучения нового классификатора, размораживается последний сверточный блок сети VGG16, который также обучается на фотографиях собак и кошек. Для тонкой настройки обязательно использовать небольшео значение параметра скорости обучения (learning rate), в протином случае предварительно обученная сеть будет испорчена. Видео "Предварительно обученные нейронные сети" - https://youtu.be/Cuk25Vwp4RM Видео "Перенос обучения" - https://youtu.be/xpmOauWBgCQ Видео "Подготовка набора изображений для обучения нейронной сети в Keras" - https://youtu.be/_bH2oh75Kdo Ссылки на ноутбуки Jupyther, которые используются в видео: 1. Распознавание котов и собак с помощью сети VGG16 - https://github.com/sozykin/dlpython_course/blob/master/computer_vision/cats_and_dogs/cats_and_dogs_vgg16.ipynb 2. Подготовка изображений собак и кошек - https://github.com/sozykin/dlpython_course/blob/master/computer_vision/cats_and_dogs/data_preparation.ipynb Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках - https://goo.gl/kW93MA