🎯 今日學習目標

1. 深入理解 EPOCH 的概念及其在模型訓練中的作用。
2. 探討專案中的程式架構，重點解析模型的運作流程。
3. 學習如何使用 Netron 等工具視覺化模型，並了解不同格式的神經網路模型。
4. 介紹神經網路架構及特徵提取的原理，並提供初學者友善的專有名詞解釋。

🧠 EPOCH 的概念

EPOCH 是在機器學習和深度學習中常見的一個術語。它指的是 將整個數據集用於模型訓練的一次完整循環。每個 EPOCH 完成後，模型已經“看過”了數據集中的所有數據一次。

🏎️ 舉例說明：

假設你有兩段各一分鐘的影片，每秒鐘包含 30 幀，總共 3600 幀影像。當這 3600 幀全部用於訓練模型一次時，就完成了一個 EPOCH。多個 EPOCH 可以幫助模型反覆學習數據的特徵，進而提高準確率。

🔄 EPOCH 與 BATCH 的關係：

數據集通常很大，不可能一次性全部送入模型進行訓練，因此我們將數據分批（batch）送入模型。一個 BATCH 是指一組數據，而 EPOCH 則代表所有數據完整跑一遍。這個過程可以幫助模型在有限的時間內學習更多特徵。

⚙️ 程式架構與運作流程

1. serverB6.py：

   • 負責呼叫 datagenB6.py 生成數據，並將數據放到特定的 port 上。
   • 其中，port 5557 提供訓練數據（training data），port 5558 提供驗證數據（validation data）。

2. train_modelB6.py：

   • 使用從 port 接收到的數據來訓練模型，最終生成訓練好的模型文件 modelB6.h5。
   • 數據的傳輸類似於網路上的通訊，但其實是通過本地端口進行的，這種架構設計使得數據傳輸更加靈活。

🔧 數據格式與傳輸：

為了便於處理，影片檔會被轉換成 yuv 格式，然後進一步轉換成 h5 格式。這些格式的數據會通過 port 傳輸，供模型訓練和驗證使用。

🔍 Netron 工具：

Netron 是一款強大的模型視覺化工具，支持多種模型格式如 h5、onnx 等。使用 Netron 可以幫助我們檢視模型的每一層，了解其架構和細節。

🛠️ 專案中的模型架構解析

在 modelB6.py 中，您使用了 TensorFlow 和 Keras 來構建卷積神經網路（CNN）。這是一種常見的神經網路架構，特別適合處理影像數據。

🧱 主要組件解釋：

# 卷積層與激活層的建立
count = "1"

x = layers.Conv2D(128, 1, padding="same", name="block" + count + "_expand_conv")(x) 
x = layers.Activation("elu", name="block" + count + "_expand_activation")(x)

x = layers.DepthwiseConv2D(3, depth_multiplier=1, padding="same", name="block" + count + "_a_dwconv")(x)  
x = layers.Activation("elu", name="block" + count + "_a_activation")(x)  
x = layers.Conv2D(256, 1, padding="same", name="block" + count + "_project_conv")(x)  

1. 卷積層（Conv2D）：

   • 卷積層用於提取影像中的特徵。在這個例子中，第一行創建了一個 Conv2D 層，其核心大小為 1x1，這個層的主要目的是改變特徵圖的深度（也就是增加通道數）。
   • 第二行的 Activation 使用 ELU 激活函數，引入非線性來幫助模型學習更複雜的特徵。

2. 深度可分離卷積層（DepthwiseConv2D）：

   • DepthwiseConv2D 是一種特殊的卷積層，這裡的核心大小是 3x3，深度乘數為 1。這種卷積層將每個輸入通道單獨處理，有效地降低計算量。
   • 這一層對應的激活層也使用 ELU 激活函數。

3. 投影卷積層（Conv2D）：

   • 投影卷積層主要目的是減少通道數，將特徵圖壓縮到更小的維度，從而降低後續層的計算負擔。

# 殘差連接的建立
x = layers.add([tmp, x], name="block" + count + "b_add")  # 殘差連接

🧠 殘差連接（Residual Connection）：

殘差連接是一種將原始數據與處理過的數據相加的技術，這允許模型從兩個來源中學習更多的特徵。這是一種非常有效的技巧，可以解決 梯度消失問題，特別適合於深度神經網路。

📝 不同模型格式及視覺化工具

在專案中，我們會遇到不同的模型格式，每種格式都有其特點和應用場景：

1. h5 格式：一種常用於儲存神經網路的格式，適合存儲層次數據。
2. onnx 格式：是一個開放式的模型格式，旨在增強不同深度學習框架之間的互操作性。
3. Netron 工具：可以用來視覺化不同格式的模型，如 modelB6.h5，幫助我們檢視模型架構和詳細信息。

🚀 Day 4 小結

今天我們學習了：

1. EPOCH 的概念以及其如何在訓練過程中影響模型性能。
2. 深入解析了 serverB6.py 和 train_modelB6.py 的運作邏輯。
3. 使用 Netron 等工具來視覺化並理解我們訓練的模型架構。
4. 探討了卷積層、激活函數、殘差連接等神經網路中的核心概念。

在未來的教學中，我們將繼續深入探索模型的優化和實際應用。請繼續保持學習熱情，讓我們一起進入自動駕駛的世界吧！🚗💨

今日的音樂:Slow Dancing In A Burning Room (Live in L.A.)