Открыть список
Как стать автором
Обновить

Комментарии 6

Спасибо, очень интересно читать. Всегда радует, когда ML находит практическое применение в реальной жизни. Ваш пример напомнил мне один проект из Норвегии https://geektimes.ru/post/287572/
Мы скорее просто заморочились на хобби проект чтобы научиться ) Но фишка в том что мы сделали всю цепочку от курятника до сетки ))
40 млн параметров в одном Dense уровне не очень оптимально, если например resnet50 из кераса дотренировать, он может даже быстрее работать будет.
Наверное быстрее и точность будет выше.
Но мы хотели сделать модель как бы как вещь в себе, чтобы протестить применимость в вакууме.

Я понимаю что можно обрезать пару слоев и настроить любую большую сеть, если она училась на любых животных.

Про параметры — спасибо, стало понятно почему batch norm не работал.
В следующий раз подумаю над оптимизацией.
стоит попробовать добавить дополнительный уровень convolution/pool/batch_norm, возможно точность улучшится и веса будут в 4 раза меньше
Спасибо попробуем))
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.