Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 23): Criando uma ferramenta para transferência de aprendizado"

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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 23): Criando uma ferramenta para transferência de aprendizado foi publicado:

Nesta série de artigos, já mencionamos a transferência de aprendizado mais de uma vez. Mas até agora o assunto não foi além das menções. Sugiro preencher essa lacuna e dar uma olhada mais de perto na transferência de aprendizado.

Bem, eu vejo 3 blocos que se destacam claramente. No primeiro bloco, trabalharemos com um modelo doador. Aqui precisamos da capacidade de selecionar um arquivo com um modelo treinado. Após carregar um modelo a partir de um arquivo, a ferramenta deve nos apresentar uma descrição da arquitetura do modelo carregado. Afinal, o usuário precisa entender qual modelo está carregado e quais camadas neurais ele irá copiar. Aqui, informaremos à ferramenta o número de camadas a serem copiadas. Como mencionado acima, copiaremos as camadas neurais em uma linha, começando pela camada de dados de entrada.

No segundo bloco, elaboramos a adição de camadas neurais. Aqui vamos criar campos para inserir informações sobre a camada neural que está sendo criada. Como no código de software, descreveremos cada camada neural uma a uma e a acrescentaremos à arquitetura do novo modelo.

Já o terceiro bloco exibirá a arquitetura completa do modelo que está sendo criado, com a opção de especificar um arquivo para salvá-lo. Abaixo podemos ver um exemplo de projeto da ferramenta a ser criada.

Tanto o design da ferramenta quanto sua implementação são apresentados apenas para fins de demonstração. Você sempre pode alterá-los a seu critério para melhor atender às suas necessidades.

Autor: Dmitriy Gizlyk