Підсумки

Моделювання зображень у Keras

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

Що ми вивчили?

• Класифікація зображень
• Згортки
• Зменшення кількості параметрів
  • Налаштування ваших згорток
  • Додавання шарів пулінгу
• Покращення мережі
  • Регуляризація
• Розуміння мережі
  • Моніторинг навчання
  • Інтерпретація параметрів

Інтерпретація моделі

https://distill.pub/2017/feature-visualization/

Що далі?

• Ще глибші мережі
• Резидуальні мережі

Резидуальні мережі

Що далі?

• Ще глибші мережі
• Резидуальні мережі
• Трансферне навчання
• Повністю згорткові мережі

Повністю згорткові мережі

Генеративно-змагальні мережі

Що далі?

• Ще глибші мережі
• Резидуальні мережі
• Трансферне навчання
• Повністю згорткові мережі
• Генеративно-змагальні мережі
• ...

Успіхів!

Моделювання зображень у Keras