Comments 6
Спасибо, очень интересно читать. Всегда радует, когда ML находит практическое применение в реальной жизни. Ваш пример напомнил мне один проект из Норвегии https://geektimes.ru/post/287572/
40 млн параметров в одном Dense уровне не очень оптимально, если например resnet50 из кераса дотренировать, он может даже быстрее работать будет.
Наверное быстрее и точность будет выше.
Но мы хотели сделать модель как бы как вещь в себе, чтобы протестить применимость в вакууме.
Я понимаю что можно обрезать пару слоев и настроить любую большую сеть, если она училась на любых животных.
Про параметры — спасибо, стало понятно почему batch norm не работал.
В следующий раз подумаю над оптимизацией.
Но мы хотели сделать модель как бы как вещь в себе, чтобы протестить применимость в вакууме.
Я понимаю что можно обрезать пару слоев и настроить любую большую сеть, если она училась на любых животных.
Про параметры — спасибо, стало понятно почему batch norm не работал.
В следующий раз подумаю над оптимизацией.
Sign up to leave a comment.
Нейрокурятник: часть 4 — итоговая модель и код на прод