ResNet

Bu makalede, ResNet algoritması kullanılarak bir görüntü sınıflandırma modeli oluşturmak için Azure Machine Learning tasarımcısında ResNet bileşeninin nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır..

Bu sınıflandırma algoritması denetimli bir öğrenme yöntemidir ve etiketli bir veri kümesi gerektirir.

Not

Bu bileşen, stüdyodaki Veri Etiketleme'den oluşturulan etiketli veri kümesini desteklemez, yalnızca Görüntü Dizinine Dönüştür bileşeninden oluşturulan etiketli görüntü dizinini destekler.

PyTorch Modelini Eğitme girişi olarak bir model ve etiketli görüntü dizini sağlayarak modeli eğitebilirsiniz. Daha sonra eğitilen model, Görüntü Modelini Puanla kullanılarak yeni giriş örneklerinin değerlerini tahmin etmek için kullanılabilir.

ResNet hakkında daha fazla bilgi

ResNet hakkında daha fazla bilgi için bu makaleye bakın.

ResNet'i yapılandırma

  1. Tasarımcıdaki işlem hattınıza ResNet bileşenini ekleyin.

  2. Model adı için belirli bir ResNet yapısının adını belirtin ve desteklenen resnet'ten seçim yapabilirsiniz: 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152', 'resnet152', 'resnext50_32x4d', 'resnext101_32x8d', 'wide_resnet50_2', 'wide_resnet101_2'.

  3. Önceden eğitilenler için ImageNet'te önceden eğitilmiş bir modelin kullanılıp kullanılmayacağını belirtin. Seçiliyse, önceden eğitilmiş seçilen modele göre modelde ince ayar yapabilirsiniz; seçimi kaldırdığınızda sıfırdan eğitebilirsiniz.

  4. Sıfır init artık için, her artık dalda son toplu iş norm katmanının sıfır başlatılıp başlatılmayacağını belirtin. Seçilirse, artık dal sıfırlarla başlar ve her artık blok bir kimlik gibi davranır. Bu, öğesine göre büyük toplu iş boyutlarında yakınsamaya https://arxiv.org/abs/1706.02677yardımcı olabilir.

  5. ResNet bileşeni, eğitim ve doğrulama görüntüsü veri kümesi bileşeninin çıkışını PyTorch Modelini Eğitme'ye bağlayın.

  6. İşlem hattını gönderin.

Sonuçlar

İşlem hattı çalıştırması tamamlandıktan sonra, modeli puanlama için kullanmak üzere PyTorch Modelini Görüntü Modelini Puanlayacak Şekilde Eğitme'yi bağlayarak yeni giriş örneklerinin değerlerini tahmin edin.

Teknik notlar

Bileşen parametreleri

Veri Akışı Adı Aralık Tür Varsayılan Açıklama
Model adı Tümü Mod resnext101_32x8d Belirli bir ResNet yapısının adı
Önceden eğitilmiş Tümü Boolean (Boole Mantığı) Doğru ImageNet'te önceden eğitilmiş bir modelin kullanılıp kullanılmaymayacağı
Sıfır init artık Tümü Boolean (Boole Mantığı) Yanlış Her artık dalda son toplu iş norm katmanının sıfır başlatılıp başlatılmaymayacağı

Çıktı

Veri Akışı Adı Tür Açıklama
Eğitilmemiş model UntrainedModelDirectory PyTorch Modelini Eğitme'ye bağlanabilen eğitilmemiş bir ResNet modeli.

Sonraki adımlar

Bkz. Azure Machine Learning için kullanılabilen bileşenler kümesi.

  • Son güncelleştirme: