Dodaj sekcijo z preducenjem
parent
7f6aadcc41
commit
b96c88ab23
BIN
diploma.pdf
BIN
diploma.pdf
Binary file not shown.
32
diploma.tex
32
diploma.tex
|
@ -1648,7 +1648,37 @@ Z neuravnovesenim izpuscanjem nevronov & 5.42 & 0.725 & 0.719 \\
|
||||||
\label{tab:izpuscanje}
|
\label{tab:izpuscanje}
|
||||||
\end{table}
|
\end{table}
|
||||||
|
|
||||||
\todo{dodaj section kako se je mreza obnasala ko je bila pretrained in ko ni bila pretrained}
|
\section{Uporaba prednaučene mreže}
|
||||||
|
V tem podpoglavju raziskujemo vpliv uporabe prednaučene mreže Twins kot orodja za izluščenje značilnosti pred združitvijo v modulu za združevanje značilnosti.
|
||||||
|
Cilj je oceniti, kako uporaba prednaučene mreže vpliva na uspešnost modela Twins.
|
||||||
|
|
||||||
|
\subsection{Prednaučena mreža za izluščenje značilnosti}
|
||||||
|
Uporaba prednaučenih modelov v strojnem učenju omogoča izkoristek že obstoječega znanja modela za pospešitev in izboljšanje učenja na novem naboru podatkov.
|
||||||
|
Zlasti v kontekstu globokih nevronskih mrež so prednaučeni modeli dragoceni, saj lahko pomagajo modelom hitreje konvergirati in v nekaterih primerih doseči boljše rezultate.
|
||||||
|
|
||||||
|
\subsection{Rezultati}
|
||||||
|
Naši rezultati kažejo, da je uporaba prednaučene mreže Twins privedla do boljših rezultatov v primerjavi z modelom, ki ni uporabljal prednaučene mreže.
|
||||||
|
To poudarja prednost prenosa znanja iz prednaučenih modelov na specifične naloge.
|
||||||
|
|
||||||
|
\todo{Vnesi pravilne rezultate}
|
||||||
|
\begin{table}[ht]
|
||||||
|
\centering
|
||||||
|
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}
|
||||||
|
\hline
|
||||||
|
Nacin & Hanningova izguba & $RDS_{\text{train}}$ & $RDS_{\text{val}}$ \\
|
||||||
|
\hline
|
||||||
|
Prednaučena mreža & 8.49 & 0.893 & 0.709 \\
|
||||||
|
Brez uporabe prednaučene mreže & 5.49 & 0.725 & 0.690 \\
|
||||||
|
\hline
|
||||||
|
\end{tabular}
|
||||||
|
\caption{Rezultati ob uporabi razlicnih izpustov.}
|
||||||
|
\label{tab:prednaucena}
|
||||||
|
\end{table}
|
||||||
|
|
||||||
|
Uporaba prednaučene mreže Twins je omogočila boljše zajemanje in interpretacijo značilnosti iz našega nabora podatkov, kar je vodilo k izboljšanim rezultatom.
|
||||||
|
To potrjuje, da so prednaučeni modeli lahko zelo koristni v nekaterih scenarijih, še posebej, ko želimo izkoristiti že obstoječe znanje za izboljšanje uspešnosti na novih nalogah.
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
\chapter{Sklepne ugotovitve}
|
\chapter{Sklepne ugotovitve}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
Loading…
Reference in New Issue