Potřeba optimalizace

Úvod do deep learningu v Pythonu

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Základní neuronová síť

ch2_1_v3.002.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Základní neuronová síť

ch2_1_v3.003.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Základní neuronová síť

ch2_1_v3.004.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Základní neuronová síť

ch2_1_v3.005.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Základní neuronová síť

ch2_1_v3.006.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Základní neuronová síť

ch2_1_v3.007.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Základní neuronová síť

ch2_1_v3.008.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Základní neuronová síť

ch2_1_v3.009.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Základní neuronová síť

ch2_1_v3.010.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Předpovědi pro více bodů

  • S více body je přesné předpovídání obtížnější
  • Pro každou sadu vah existuje mnoho hodnot chyby
  • ... odpovídajících mnoha bodům, pro něž předpovídáme
Úvod do deep learningu v Pythonu

Ztrátová funkce

  • Agreguje chyby předpovědí z mnoha datových bodů do jediného čísla
  • Měří prediktivní výkon modelu
Úvod do deep learningu v Pythonu

Ztrátová funkce středních čtvercových chyb

ch2_1_v3.019.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Ztrátová funkce středních čtvercových chyb

ch2_1_v3.020.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Ztrátová funkce středních čtvercových chyb

ch2_1_v3.021.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Ztrátová funkce

ch2_1_v3.023.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Ztrátová funkce

ch2_1_v3.024.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Ztrátová funkce

ch2_1_v3.025.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Ztrátová funkce

  • Nižší hodnota ztrátové funkce znamená lepší model
  • Cíl: Najít váhy s nejnižší hodnotou ztrátové funkce
  • Gradientní sestup
Úvod do deep learningu v Pythonu

Gradientní sestup

  • Představte si, že stojíte v naprosté tmě na poli
  • Chcete najít nejnižší bod
  • Rukou nahmatáte sklon terénu
  • Uděláte malý krok dolů po svahu
  • Opakujete, dokud nevede každý směr do kopce
Úvod do deep learningu v Pythonu

Kroky gradientního sestupu

  • Začněte v náhodném bodě
  • Dokud nejste na rovném místě:
    • Zjistěte sklon
    • Udělejte krok dolů po svahu
Úvod do deep learningu v Pythonu

Optimalizace modelu s jednou váhou

ch2_1_v3.042.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Optimalizace modelu s jednou váhou

ch2_1_v3.044.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Optimalizace modelu s jednou váhou

ch2_1_v3.045.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Optimalizace modelu s jednou váhou

ch2_1_v3.046.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Optimalizace modelu s jednou váhou

ch2_1_v3.047.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Optimalizace modelu s jednou váhou

ch2_1_v3.048.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Optimalizace modelu s jednou váhou

ch2_1_v3.049.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Optimalizace modelu s jednou váhou

ch2_1_v3.050.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Optimalizace modelu s jednou váhou

ch2_1_v3.051.png

Úvod do deep learningu v Pythonu

Pojďme si to procvičit!

Úvod do deep learningu v Pythonu

Preparing Video For Download...