Comments 5
А вы сами писали эту статью или это перевод?
Если сами, то странно видеть термин «переобучение» в таком контексте.
Мне кажется, что его обычно используют как overfitting (что плохо для НС), а в том, что описываете вы, имеется в виду передача модели обучения (transfer learning) с заморозкой слоев (freezing).
Так?
Если сами, то странно видеть термин «переобучение» в таком контексте.
Мне кажется, что его обычно используют как overfitting (что плохо для НС), а в том, что описываете вы, имеется в виду передача модели обучения (transfer learning) с заморозкой слоев (freezing).
Так?
В данном примере изначально было 46 изображений, с помощью методов аугментации набор данных увеличился до 136, из них 112 – обучающая выборка, 24 – тестовая выборка.
для 1200 эпох, обучение заняло ~ 12 часов.
Кажется, это действительно про «переобучение» :)
1). Воспроизведение результатов под свои данные, т.е. частичный перевод. 2). Да, верно… обучение с заморозкой слоев…
Сколько времени занимает распознавание объекта на кадре и на какой машине?
Sign up to leave a comment.
Настройка нейронной сети для детекции необходимых объектов