DenseNet
Bu makalede, Azure Machine Learning tasarımcısında DenseNet bileşenini kullanarak Densenet algoritmasını kullanarak bir görüntü sınıflandırma modeli oluşturma açıklanmaktadır.
Bu sınıflandırma algoritması denetimli bir öğrenme yöntemidir ve etiketli bir görüntü dizini gerektirir.
Not
Bu bileşen, stüdyodaki Veri Etiketleme'den oluşturulan etiketli veri kümesini desteklemez, yalnızca Görüntü Dizinine Dönüştür bileşeninden oluşturulan etiketli görüntü dizinini destekler.
Modeli ve etiketli görüntü dizinini Pytorch Modelini Eğitme girişi olarak sağlayarak modeli eğitebilirsiniz. Daha sonra eğitilen model, Görüntü Modelini Puanla kullanılarak yeni giriş örneklerinin değerlerini tahmin etmek için kullanılabilir.
DenseNet hakkında daha fazla bilgi
DenseNet hakkında daha fazla bilgi için Yoğun Bağlı Convolutional Networks adlı araştırma makalesine bakın.
DenseNet'i yapılandırma
Tasarımcıdaki işlem hattınıza DenseNet bileşenini ekleyin.
Model adı için belirli bir DenseNet yapısının adını belirtin ve desteklenen DenseNet'ten seçim yapabilirsiniz: 'densenet121', 'densenet161', 'densenet169', 'densenet201'.
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.
Bellek açısından verimli için, çok daha fazla bellek açısından verimli ancak daha yavaş olan denetim noktası oluşturmanın kullanılıp kullanılmayacağını belirtin. Daha fazla bilgi için, Yoğun Ağların Bellek Açısından Verimli Uygulanması araştırma makalesine bakın.
DenseNet bileşeni, eğitimi ve doğrulama görüntüsü veri kümesi bileşeninin çıkışını Pytorch Modelini Eğitme'ye bağlayın.
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 | densenet201 | Belirli bir DenseNet yapısının adı |
| Önceden eğitilmiş | Tümü | Boolean | True | ImageNet'te önceden eğitilmiş bir modelin kullanılıp kullanılmaymayacağı |
| Bellek açısından verimli | Tümü | Boolean | False | Çok daha fazla bellek verimli ama daha yavaş olan denetim noktası oluşturmanın kullanılıp kullanılmaydığı |
Çıktı
| Ad | Tür | Açıklama |
|---|---|---|
| Eğitilmemiş model | UntrainedModelDirectory | Pytorch Modelini Eğitme'ye bağlanabilen eğitilmemiş bir DenseNet modeli. |
Sonraki adımlar
Bkz. Azure Machine Learning için kullanılabilen bileşenler kümesi.