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2021 iThome 鐵人賽

DAY 25
1
自我挑戰組

Machine Learning With Me ,從零開始機器學習!系列 第 25

Day 25: AI機器學習 — TensorFlow初探 (下)

接續上偏TensorFlow初探 (上)

TensorFlow

輔助閱讀: TensroFlow Go

tf.nn.softmax方法將每個class的logits轉換成概率。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211001/20141566SHI5gw7YjA.png

Losses.SparseCategoricalCrossentropy 損耗(loss)採用logit向量和一個True index並為每個例子回傳標量損失。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211001/20141566vGkDgWNxCU.png

loss等同於true class的負對數概率,假設模組確定這是個正確的class,loss將會是0。
這個未訓練的模組給出的機率接近是隨機值(每個class皆為1/10),所以初始損失應接近於2.3

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211001/201415660tdCv4cfFX.png

Model.fit方法調整模組參數來減少損失。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211001/20141566nQYRypARWw.png

Model.evalute方法檢查模組的表現,通常使用驗證集或測試集。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211001/20141566jOm4H8dQZI.png

在這個資料集上,圖片分類器目前訓練至準確度為98%左右。
假如想要模組回傳概率,可以包裝模組,並將softmax附加到模型上。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211001/20141566fOayZbpByv.png

讓我們再看看下一個例子!


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1 則留言

1
iga64828
iT邦新手 5 級 ‧ 2021-10-02 10:19:12

太神啦

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