ИИИ Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT 00:03 Введение в аугментацию • Обсуждение аугментации, модификации задач для повышения эффективности обучения нейронных сетей. • Примеры аугментации: изменение яркости, контрастности, сатурации, кроп, флипы, случайное качество изображения. 01:17 Аугментация в соревновании • Соревнование по классификации цветов, где аугментация может быть неприменима из-за важности цвета. • Примеры аугментации: кроп, флипы, изменение качества изображения. 03:36 Предварительное обучение нейронных сетей • Обсуждение предварительного обучения нейронных сетей, когда они уже имеют знания и их нужно аккуратно поменять. • Примеры аугментации в предварительном обучении: изменение разрешения, контрастности, сатурации, качества изображения. • Возможность использования готовых нейронных сетей для аугментации. 14:59 Предварительное обучение нейронной сети • В видео обсуждается идея предварительного обучения нейронной сети на большом датасете с разнообразными изображениями. • Это позволяет сети извлекать разнообразные фичи из изображений и затем использовать их для классификации. 17:39 Архитектура нейронной сети • В видео представлена архитектура нейронной сети, которая состоит из свёрточных блоков, классификатора и полносвязных слоев. • Свёрточные блоки извлекают фичи из изображений, классификатор решает задачу классификации, а полносвязные слои преобразуют фичи в вектор классификации. 21:27 Замораживание свёрточных блоков • В видео обсуждается идея замораживания свёрточных блоков и обучения только классификатора на новых данных. • Это позволяет улучшить качество классификации, но может привести к проблемам в первые несколько итераций обучения. 25:40 Управление нинг рейтом • В видео объясняется, как управлять нинг рейтом, чтобы сгладить резкие эффекты от первых итераций обучения и постепенно вносить коррективы в свёрточные блоки. 27:51 Предварительное обучение нейронных сетей • В видео обсуждается использование предварительно обученных нейронных сетей для решения задач классификации. • Если у вас есть полезная информация, вы можете начать обучение с маленького размера и постепенно увеличивать его. • Если у вас нет полезной информации, вы можете начать с большого размера и постепенно уменьшать его. 30:40 Использование готовых нейронных сетей • В видео обсуждаются различные способы использования готовых нейронных сетей, включая импорт и применение их в вашем проекте. • Вы можете изменять параметры, такие как включение или исключение классификатора, использование пулинга и добавление слоев. 36:09 Использование модификации BL и inception блоков • В видео обсуждаются модификации BL и inception блоков, которые позволяют увеличить глубину нейронной сети и улучшить качество обучения. • BL позволяет пробрасывать информацию из предыдущих слоев, а inception блок использует идею распараллеливания операций для извлечения различных фичей. 42:25 Различные подходы к созданию нейронных сетей • В видео обсуждаются различные подходы к созданию нейронных сетей, включая использование древовидных структур, инспи, эксем инспи, денс нет и других. • Обсуждаются преимущества и недостатки каждого подхода, а также их влияние на качество классификации изображений. 50:22 Сравнение результатов разных подходов • В видео проводится сравнение результатов разных подходов, включая использование отдельных блоков для извлечения цветовой информации, использование раздельных свёрток и использование компаунд скейлинга для оптимизации глубины, ширины и разрешения сетки. • Показано, что использование компаунд скейлинга позволяет получить более легкую и эффективную сеть с высоким качеством классификации. 57:23 Сравнение архитектур нейронных сетей • Видео обсуждает различные архитектуры нейронных сетей, включая EfficientNet A, ResNet 50, и DenseNet 169. • Отмечается, что EfficientNet A имеет меньшее количество параметров, но лучшее качество по сравнению с другими моделями. 59:11 Реализация архитектуры EfficientNet A • В видео демонстрируется реализация EfficientNet A, включая использование блоков Inception и Max Pooling. • Обсуждаются различные параметры, такие как количество фильтров и размерность карт признаков. 01:03:07 Применение архитектуры EfficientNet A • В видео обсуждаются возможности применения EfficientNet A в различных задачах, включая создание собственной нейронной сети с нуля. • Упоминается возможность использования предварительно обученных моделей для улучшения качества обучения.