Схема модуля I 22

Август 20, 2022

Главная
Разное
Схема модуля I 22

Содержание

2. Главный экран - Меню постановки задачи (входные данные задачи) Категория задачи Тип задачи Категория объектов интереса
3. Взаимодействие с пользователем (User Decision) Сообщение пользователю о том, что подходящие модели найдены Список подходящих моделей,
4. Меню выбора подхода к обучению (UD) Обучить одну модель с т.зр. лучшей стратегии по сохраненной в
5. Вывод сообщений, описывающих текущее состояние обучения модели Пользователю показывается процесс обучения в соответствии с выбранной концепцией
6. Блок обучения нейронной сети = Training, Обучение по сетке Setting the grid of initial parameters DB
7. Обучение по стратегии, соответствующей некоторому проведенному в системе экперименту Выбор стратегии обучения Создание инфраструктуры для обучения
8. Пользователь вручную вводит все параметры обучения Пользователю выводится список со всеми параметрами процесса обучения нейронной сети
9. ReTraining Выбрать другую стратегию (из истории системы) Обучение по сетке Вручную задать параметры обучения Изменить архитектуру
11. Скачать презентацию

Слайд 2

Главный экран - Меню постановки задачи (входные данные задачи)
Категория задачи
Тип задачи
Категория

объектов интереса

classification \ detection \ segmentation

Цель

training \ testing\ database \ history

Список

Список

Список с подкатегориями

cats, dogs

Список

loss, metrics, *specific

Значение цели

числовое поле с контролем диапазона

0.9

Закончить работу

Слайд 3

Взаимодействие с пользователем (User Decision)
Сообщение пользователю о том, что подходящие модели

найдены

Список подходящих моделей, + можно посмотреть их характеристики (архитектуру, процесс обучения, результаты тестирования)

Если найдены модели с подходящими требованиями:

Сообщение пользователю: хотите обучить новую модель или закончить работу (вернуться на главный экран)

Да = обучить модель, Нет = вернуться на главный экран

Слайд 4

Меню выбора подхода к обучению (UD)
Обучить одну модель с т.зр. лучшей

стратегии по сохраненной в системе истории обучения моделей

Обучение по сетке

Вручную задать параметры обучения

Если НЕ найдены модели с подходящими требованиями или пользователь решил обучить новую модель:

Слайд 5

Вывод сообщений, описывающих текущее состояние обучения модели
Пользователю показывается процесс обучения в

соответствии с выбранной концепцией обучения (примерно так, как это делается в логе эксперимента сейчас)

Прекрать обучение

Слайд 6

Блок обучения нейронной сети = Training, Обучение по сетке
Setting the grid

of initial parameters

DB

Infrastructure

Model's assembling

Choose selective parameters

Неразрешимая проблема

Общение с пользователем

Сhoose a neighbor

Training

Saving the result

Если поставленная цель достигнута

Change the central point

Creating a grid of parameter

Сдвиг по сетке, формирование новой окрестности

Попали в локальный минимум или просмотрели
всю сетку

Набор параметров выбор корректен

Вся окрестность обследована

Слайд 7

Обучение по стратегии, соответствующей некоторому проведенному в системе экперименту
Выбор стратегии обучения
Создание

инфраструктуры для обучения модели

Создание генераторов изображений

Сборка модели

Создание обучающе и тестовой базы

Обучение и тестирование модели

Слайд 8

Пользователь вручную вводит все параметры обучения
Пользователю выводится список со всеми параметрами

процесса обучения нейронной сети (архитектура модели, параметры базы данных, параметры обучения) - списки с вариантами выбора и числовые поля с контролем диапазона

Прекрать обучение

Слайд 9

ReTraining
Выбрать другую стратегию (из истории системы)
Обучение по сетке
Вручную задать параметры обучения
Изменить

архитектуру модели (случайно\по истории\по спец. технологии)

изменить расписание скорости обучения

закончить обучение

...

0.5

0.14

0.34

0.1

Случайный прием

...

0.111

ПРИЕМЫ

Текущее распределение вероятности «успеха»