Esta página se tradujo automáticamente con la API de traducción de Google Cloud.
Algunas páginas se pueden leer mejor en su totalidad.
En esta publicación, aprenderemos a usar el aprendizaje por transferencia para volver a entrenar un modelo creado con TensorFlow.js y Node.js.
Transfer learning es una técnica que nos permite utilizar un modelo previamente entrenado y adaptarlo a nuestros propios datos y tareas. Esto es útil cuando no tenemos suficientes datos para entrenar un modelo desde cero o cuando queremos usar un modelo que ya ha sido entrenado en una tarea similar.
Usaremos un modelo preentrenado de TensorFlow.js Model Zoo. El modelo que usaremos es un modelo MobileNetV2 que se entrenó en el conjunto de datos de ImageNet.
TensorFlow.js es una biblioteca de JavaScript para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en el navegador y en Node.js.
Node.js es un tiempo de ejecución de JavaScript para ejecutar código del lado del servidor.
Un modelo preentrenado es un modelo que ha sido entrenado en un conjunto de datos.
ImageNet es un gran conjunto de datos de imágenes que a menudo se usa para entrenar modelos de clasificación de imágenes.
Transfer learning es una técnica que nos permite utilizar un modelo previamente entrenado y adaptarlo a nuestros propios datos y tareas.
Hay dos formas de usar el aprendizaje por transferencia con TensorFlow.js:
Para usar un modelo preentrenado de TensorFlow.js Model Zoo, deberá hacer lo siguiente:
Al elegir un modelo preentrenado, deberá tener en cuenta lo siguiente:
Para cargar el modelo, deberá usar la función tf.loadModel
. Esta función toma una URL o una instancia tf.Model
.
Para volver a entrenar el modelo, deberá usar la función tf.train
. Esta función toma una instancia tf.Model
y una instancia tf.Tensor
. La instancia tf.Tensor
contiene los datos de entrenamiento.
Hay varios beneficios de usar el aprendizaje por transferencia:
Hay varios inconvenientes de usar el aprendizaje por transferencia:
En esta publicación, aprendimos a usar el aprendizaje por transferencia para volver a entrenar un modelo creado con TensorFlow.js y Node.js.