ในการเรียนรู้ สถาปัตยกรรม Deep Neural Network ออกแบบ Convolutional Neural Network การเลือกใช้ Layer ชนิดต่าง ๆ เลือก จำนวน Channel In/Out, ขนาด Kernel, Padding, Stride, etc. ว่าจะเปลี่ยนแปลง shape ของข้อมูลไปอย่างไร จนได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เป็น Output ออกจากโมเดล ถ้าเราสามารถรู้ถึง shape ข้อมูล Activation ที่ผ่านไปในแต่ละ Layer จะทำให้เราเข้าใจการทำงานของโมเดลได้ดีขึ้น ออกแบบ และ Debug โมเดล ได้ง่ายขึ้น
Tag Archives: parameter
Refactor โค้ด Neural Network สร้าง DataBunch และ Learner ปรับปรุง Training Loop – Neural Network ep.9
ใน ep ที่แล้วเราได้ Neural Network และ Training Loop ที่ทำงานได้ดีพอสมควร มีการวัดผล Metrics กับข้อมูลใน Validation Set เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลทำงานได้ถูกต้องกับข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน แต่โค้ด Training Loop ของเรายังมีความซับซ้อนเกินไป ใช้ Parameter จากภายนอกถึง 6 ตัว ซึ่งมากเกินไป ทำให้ยากต่อการต่อยอดเทรนในอัลกอริทึมที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น แล้วเราจะแก้ไขอย่างไร
args, kwargs คืออะไร สอนเขียน Function ที่ใช้ args, kwargs ตัวอย่างการใช้งาน args, kwargs ในภาษา Python – Python ep.9
ในการประกาศฟังก์ชัน รายการ Parameter คือ การระบุว่า ฟังก์ชันนั้นจะรับ Argument อะไรบ้าง ในการเขียนโปรแกรม เราอาจจะไม่ได้คิดครอบคลุมในทุกเคสที่เป็นไปได้ทั้งหมด ในบางครั้งเราอาจจะอยากเปิดช่องไว้สำหรับ Argument ที่จะถูกใช้ในอนาคต เราสามารถทำได้โดยใช้ args, kwargs
Partial Function คืออะไร สอนเขียน Partial Function ตัวอย่างการใช้งาน functools.partial ในภาษา Python – Python ep.8
Partial Function คือ การสร้างฟังก์ชันใหม่ ขึ้นมาจากฟังก์ชันที่มีอยู่ โดย Fix Parameter ส่วนหนึ่งไว้ ทำให้เราได้ฟังก์ชันใหม่ที่ต้องการ Parameter น้อยลง ทำให้ Signature ของฟังก์ชันดูเรียบง่ายขึ้นกว่าเดิม
Lambda Expression คืออะไร สอนเขียน Anonymous Function ตัวอย่างการใช้งาน Lambda Function ในภาษา Python – Python ep.7
Lambda Expression คือ การประกาศฟังก์ชันเล็ก ๆ ที่สร้างขึ้นมาเฉพาะกิจ ในภาษา Python เป็น Anonymous Function คือ ฟังก์ชันนิรนาม ที่ประกาศโดยไม่ได้ตั้งชื่อ การไม่ได้ประกาศฟังก์ชันอย่างเต็มรูปแบบ ความกระชับของโค้ด และการไม่ได้ตั้งชื่อ ทำให้มีข้อดี เหมาะกับใช้ซ้อนในฟังก์ชั่นอื่น
Refactor สร้าง Optimizer สำหรับอัพเดท Parameter ของ Neural Network ในการเทรน Deep Learning – Neural Network ep.6
ใน ep นี้เราจะมา Refactor Model สร้าง Module, Parameter และ Optimizer เป็น Abstraction ในจัดการการอัพเดท Parameter ของโมเดล ด้วยอัลกอริทึมต่าง ๆ เพื่อลดความซับซ้อน ของ Training Loop ทำให้การเทรน Neural Network ยืดหยุ่นขึ้น เราจะใช้โค้ดจาก Neural Network ep 5 เป็นโค้ดเริ่มต้น นำมา Refactor ต่อ