私は何かをするモデルを作りたいとします。今、GoogleやYouTubeのトピックを検索すると、多くの関連チュートリアルがあります。賢いプログラマーがDeep Learningでそのモデルを既に実装していたようです。ディープ・ラーニング・モデルに必要なレイヤの種類を特定する方法を教えてください。
しかし、どのようなタイプのレイヤー、どのタイプのアクティベーション機能、損失関数、オプティマイザ、ユニット数などが、深い学習を使って特定の問題を解決する必要があるかは、どのように分かっていますか？
これを知るための技術はありますか、それとも単なる理解と経験の問題ですか？また、誰かが私の質問に答えるいくつかのビデオや記事を私に指し示すことができるなら、非常に役に立つでしょう。
これは、理解と経験の問題です。モデルを最初から構築するときは、特定の問題に対してどのオプティマイザ、損失などが意味を持つのかを理解する必要があります。これらを適切に選択するには、使用可能なオプティマイザ、損失関数などの違いを理解しておく必要があります。
どのような層数とノード数、どのバッチサイズ、どの学習率などを選択するかすべてのハイパーパラメータを使用して、モデルを実験しながらテストして調整する必要があります。
私にはDeep Learning Fundamentals YouTube playlistが有益です。これらのトピックのそれぞれの基本的な基礎を短い動画でカバーしています。さらに、このDeep Learning with Keras playlistは、基本的なコンセプトを落とした後にコーディングにもっと集中したい場合にも有益です。
あなたのプレイリストは本当にとても役に立ちます。このように働き続ける。神のお恵みがありますように。 –
ありがとう、Snehanshu！参考までに、プレイリストへのリンクを更新しました。コンテンツが新しいチャンネルに移動しました。 – blackHoleDetector
ありがとうございます。
hackerearth、Kaggle、のようないくつかのプラットフォームを使用して、新しいモデルとアルゴリズムを試すより多くの問題を解決するに保管してください。プログラミング自体とは何の関係もありません。あなたはhttps://stats.stackexchange.com/でこの質問をすることができますが、ここではありません – DJK
これは活発な研究の領域です。 Googleはアーキテクチャを何かを学べるようにする努力をしています。一般的に、私はVGGネットなどの既知の良い構成から始めて、それぞれのコンポーネントとその適用方法を理解するまでお勧めします。ディープ・ラーニング・ブック（オンラインおよび印刷物）を読んで、建築上の選択肢についてもっと理解することができます。この質問に対する銀の弾丸の答えはありません。少なくとも2017年にはありません。 –