Pull to refresh

Comments 12

Что-то содержательности не хватает. Про использование GPU написали, а откуда взяли датасет и разметку - не написали.

Сканировать QR код? С ходу не понимаю чем, т.к. читаю с телефона. Эх, а были времена, когда картинки были кликабельны.

Уже размеченный датасет мне был предоставлен Skillbox

Могу предложить как минимум 2 способа

Выбор на тензор вместо пайторча просто из-за вкуса? Или какие то специфические фичи?

Чем больше я читаю таких статей, тем более далёкой мне кажется вся тема нейросетей. И тем более мне всё это напоминает худший школьный курс информатики, когда всё крутилось вокруг тем "изучим ворд, ексель и пеинт".

Возьмём такую-то библиотеку. Поразмышляем над тем, сделать ли X самому или взять готовое. — Пфф, зачем городить велосипед, если есть готовое? Берём готовое. Берём предобученую модель, но ещё с ней что-то сделаем, вот у меня есть фоточки (зачем брать обученную, если задача какая-то другая?). Я картинки по папкам распихал, натравил на них нейросеть. Вот моя первая нейросеть!

Где вот эти проблемы и решения: как разбить задачу на подзадачи "найти лицо" и "определить эмоцию". Где это всё происходит? Как правильно спроектировать? Вот тут у нас N входов, вот тут нам нужен один такой-то слой для выполнения такой-то функции, вот тут ещё такой-то, вот тут нам нужна функция активации такая-то, потому что вот то-то — где эти все размышления (и объяснения)? Почему разработчик не касается этих вопросов?

Статьи, которые я нахожу, делятся на "Давайте изучим терминологию и матаппарат", "Первая нейросеть XOR" и "Моделируем процесс сворачивания белка с помощью X, конволюции свёртки хостинг фистинг". Неужели нет доступных статей, которые начинаются с слов "вы поняли почти всё, что сказано про матаппарат, скоро поймёте и остальное, давайте сделаем кое-что посерьёзнее XOR, расчехляйте свой vim, погнали"?

Так как это действительно была моя первая нейронная сеть, я решил использовать архитектуры, проверенные временем и боем ) На тот момент я ещё не обладал достаточным набором компетенций, чтобы написать "ванильный" пайплайн специально под себя. А объяснять, сколько входов на каждом конкретном слое, где какие функции активации и т.д. не являлось самоцелью данной статьи)

Ну не знаю. Моей первой нейросетью (в современном понимании) была такая, у которой было 2 входа: размер и ещё какая-то метрика животного; и один выход: опасность для человека (тоже какой-то статье следовал). Вторая была про xor.

А объяснять, сколько входов на каждом конкретном слое, где какие функции активации и т.д. не являлось самоцелью данной статьи)

Ага, как и у всех остальных — на это и сетую.

Так, погодь. Это точно твоя нейросеть? Или ты взял и настроил чью-то?

Сеть моя. Я использовал подход обучения Fine Tuning, который подразумевает использование части уже готовой архитектуры, а последние слои уже настраиваются под конкретную задачу. Также действовал и я

Тогда может и исходники сети покажешь?

Sign up to leave a comment.