Многие из самых мощных нейронных сетей при построении моделей глубокого обучения невероятно велики, что делает их трудными, а иногда и пугающими для начала работы. Вот почему мы заранее создали многие из наиболее часто используемых нейронных сетей на платформе, называемых фрагментами, чтобы помочь вам приступить к созданию моделей глубокого обучения. Использование сниппетов упрощает использование этих больших сетей, фактически не создавая их самостоятельно. Давайте посмотрим, как можно использовать фрагменты кода!
Фрагменты можно найти в представлении моделирования на платформе Peltarion в разделе Блоки› Фрагменты. Использование фрагментов позволяет вам сэкономить много времени, избавляя от необходимости создавать эти модели самостоятельно и, следовательно, от необходимости дважды проверять, не пропустили ли вы блок или соединение в процессе сборки. Вместо этого вы можете потратить больше времени на изучение и экспериментирование с различными архитектурами для вашего конкретного приложения.
В настоящее время на платформе доступны фрагменты популярных реализаций ResNetv2, DenseNet, Inception, VGG, Tiramisu, U- Сеть.
Выбор правильного фрагмента кода
С таким количеством различных сетевых архитектур может возникнуть путаница, чтобы понять, какую из них использовать для решения вашей проблемы. Чтобы начать указывать вам правильное направление, мы составили для вас эту удобную таблицу:
Это хорошее начало, но как выбрать между различными сетевыми альтернативами? Лучший способ сделать это — попробовать все из них и посмотреть, какой из них лучше всего подходит для вашей конкретной проблемы.
Хотите узнать больше о том, какой фрагмент лучше всего подходит для вашего типа проблемы и входных данных?Посетите наш Центр знаний, чтобы узнать больше обо всех различных фрагментах!
Первоначально опубликовано на peltarion.com.
