tỷ lệ cá cược hôm nay Phần 2 Thực hành với Keras! Mèo vs Chó (4/6)

4) Hãy thử học

Ngoài việc triển khai phần sử dụng kết quả đã học, bây giờ chúng ta hãy thực hiện việc học

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

Học sâu để phân biệt chó và mèo yêu cầu số lượng lớn hình ảnh chó và số lượng lớn hình ảnh mèo
Lần này, trên trang web có tên KaggleTrùng hợp ngẫu nhiênMột tập dữ liệu hoàn hảo cho mục đích của bạn đã được phân phối, vì vậy hãy sử dụng nó

Dữ liệu có thể được lấy từ URL bên dưới

Bạn phải tạo tài khoản Kaggle để tải xuống
Sau khi đăng nhập vào Kaggle, hãy nhấp vào "trainzip" và nhấn nút "Tải xuống"

Khi giải nén trainzip, bạn sẽ nhận được tổng cộng 25000 tệp hình ảnh như "dog123jpg" và "cat123jpg"
Như đã đề cập ở trên, lần này chúng ta sẽ chuẩn bị dữ liệu để nó có cấu trúc thư mục như bên dưới

/

Mặc dù bạn có thể chuẩn bị thủ công nhưng chúng tôi đã tạo một tập lệnh tự động sắp xếp hình ảnh, vì vậy vui lòng sử dụng nó:

nhập hệ điều hành

Trong cùng lớp với cat_dog_dnn_keraspy

• thư mục tàu đã giải quyết trainzip
• move_datapy

và chạy move_datapy, 1000 hình ảnh về chó và mèo được trích xuất từ ​​tất cả dữ liệu dưới dạng dữ liệu tỷ lệ cá cược hôm nay minh và cấu trúc thư mục yêu cầu lần này được định cấu hình

Bây giờ bạn đã sẵn sàng!

Thực hiện học tập

Thao tác duy nhất là chạy cat_dog_dnn_keraspy
Khi bạn chạy nó, nhật ký sau sẽ xuất hiện (tùy thuộc vào môi trường, các thông báo khác có thể được trộn lẫn vào)

$ trăn cat_dog_dnn_keraspy

Như tôi đã đề cập trước đó, kỷ nguyên đề cập đến lượng xử lý trải qua toàn bộ dữ liệu huấn luyện
Số lượng kỷ nguyên cần xử lý phụ thuộc vào nhiều điều kiện khác nhau, chẳng hạn như lượng dữ liệu và độ phức tạp của quá trình xử lý
Về cơ bản, lý thuyết là quan sát xu hướng trong các giá trị đánh giá khác nhau và ngừng xử lý khi độ chính tỷ lệ cá cược hôm nay không cải thiện ngay cả khi học thêm

Giải thích kết quả đầu ra

Điều tôi muốn tập trung vào trong nhật ký trên là các giá trị "acc" và "val_acc"
Cả hai đều biểu thị tỷ lệ chính tỷ lệ cá cược hôm nay hoặc trong trường hợp này là tỷ lệ phân loại chính tỷ lệ cá cược hôm nay chó và mèo
"acc" là độ chính tỷ lệ cá cược hôm nay của quá trình học, tức là tỷ lệ câu trả lời đúng trong dữ liệu học tập và khi giá trị này tiến tới 1, bạn có thể tỷ lệ cá cược hôm nay nhận rằng quá trình học đang tiến triển
'val_acc' cho biết độ chính tỷ lệ cá cược hôm nay tỷ lệ cá cược hôm nay thực, tức là tỷ lệ câu trả lời đúng trong dữ liệu tỷ lệ cá cược hôm nay thực Đây là hướng dẫn mà bạn có thể mong đợi tỷ lệ chính tỷ lệ cá cược hôm nay ở cấp độ này khi áp dụng mô hình đã đào tạo vào thực tế

Xu hướng cơ bản là độ chính tỷ lệ cá cược hôm nay trong học tập ngày càng tiến gần đến 1, nhưng
Độ chính tỷ lệ cá cược hôm nay của quá trình tỷ lệ cá cược hôm nay minh dừng ở một điểm nhất định Ngoài ra, nếu bạn làm điều đó quá nhiều, nó thực sự có thể trở nên tồi tệ hơn
Nhìn vào nhật ký ở trên, bạn có thể thấy rằng độ chính tỷ lệ cá cược hôm nay trong học tập đang tăng lên đều đặn, nhưng mức cải thiện về độ chính tỷ lệ cá cược hôm nay tỷ lệ cá cược hôm nay thực đã chậm lại kể từ khoảng Kỷ nguyên 7
Tôi đang ở trong một tình huống tế nhị và tôi cảm thấy mình có thể tiếp tục lâu hơn một chút, nhưng tôi không nghĩ rằng nên kết thúc ngay bây giờ

Lần này mục đích là để có thể học sâu với Keras nên tôi sẽ quyết định độ chính tỷ lệ cá cược hôm nay là 80%
Nếu muốn cải thiện độ chính tỷ lệ cá cược hôm nay hơn nữa, bạn có thể thực hiện các biện pháp sau:

• Tăng cường dữ liệu học tập (thêm dữ liệu mới, khuếch đại thông qua xử lý)
• Thử tăng số kỷ nguyên
• Thay đổi cấu trúc của DNN (tăng lớp, mở rộng lớp, thêm các kỹ thuật như chính quy hóa, vv)