နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်ခြင်းအခြေအနေတွင်၊ နမူနာပြင်ပဆုံးရှုံးမှုနှင့် အတည်ပြုခြင်းဆုံးရှုံးမှုကြား ခြားနားချက်သည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ဤသဘောတရားများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ယေဘူယျဖြစ်နိုင်စွမ်းများကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ရည်ရွယ်သော လက်တွေ့သမားများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ဤအသုံးအနှုန်းများ၏ ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန်၊ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဆက်စပ်အကြောင်းအရာအတွင်း လေ့ကျင့်မှု၊ တရားဝင်မှုနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဒေတာအတွဲများဆိုင်ရာ အခြေခံသဘောတရားများကို ဦးစွာနားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံကို တီထွင်သောအခါ၊ ဒေတာအတွဲကို ပုံမှန်အားဖြင့် လေ့ကျင့်မှုအစုံ၊ အတည်ပြုချက်အစုံနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုဟူ၍ သုံးမျိုးခွဲခြားထားသည်။ လေ့ကျင့်ခန်းပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်၊ အလေးချိန်များနှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိရန်အတွက် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ တရားဝင်သတ်မှတ်မှုသည် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ကောင်းစွာချိန်ညှိရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အံဝင်ခွင်ကျလွန်ကဲခြင်းကို ကာကွယ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် သီးခြားဒေတာအတွဲတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ မမြင်ရသော အချက်အလက်များတွင် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ၎င်း၏ ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် စမ်းသပ်မှုအစုံကို အသုံးပြုထားသည်။
နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် စမ်းသပ်မှုဆုံးရှုံးမှုဟုလည်း ခေါ်သော၊ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပြီး အတည်ပြုပြီးနောက် သတ်မှတ်ထားသော စမ်းသပ်မှုတွင် တွက်ချက်ထားသော အမှားအယွင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် မမြင်ရသောဒေတာအတွက် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကိုယ်စားပြုပြီး မမြင်ရသောဖြစ်ရပ်အသစ်များကို ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်မှု၏ အရေးကြီးသောညွှန်ပြချက်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ နမူနာပြင်ပ ဆုံးရှုံးမှုသည် မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းအားကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အဓိက မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည် အကောင်းဆုံးကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် မတူညီသော မော်ဒယ်လ်များ သို့မဟုတ် ချိန်ညှိမှုပုံစံများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အတည်ပြုခြင်းဆုံးရှုံးမှုသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း သတ်မှတ်ထားသည့် မှန်ကန်ကြောင်း တွက်ချက်ထားသော အမှားအယွင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းအား လေ့ကျင့်မသင်ကြားရသေးသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ရန်၊ အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန်နှင့် သင်ယူမှုနှုန်း၊ အစုလိုက်အရွယ်အစား သို့မဟုတ် ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံကဲ့သို့သော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ၏ ရွေးချယ်မှုကို လမ်းညွှန်ရန် ကူညီပေးသည်။ တရားဝင်မှုဆုံးရှုံးမှုသည် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးကာလအတွင်း အဖိုးတန်သောတုံ့ပြန်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊၊ လေ့ကျင့်သူများအား မော်ဒယ်ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ချိန်ညှိခြင်းဆိုင်ရာအသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေပါသည်။
အတည်ပြုခြင်းဆုံးရှုံးမှုသည် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း မော်ဒယ်တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်၏ အဆုံးစွန်အတိုင်းအတာသည် ၎င်း၏နမူနာပြင်ပမှ ဆုံးရှုံးမှုတွင် ရှိနေကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်အတွက် မည်မျှ ယေဘုယျအား ကောင်းကြောင်း ရောင်ပြန်ဟပ်ပြီး ၎င်း၏ လက်တွေ့ကမ္ဘာ၏ လက်တွေ့အသုံးချနိုင်မှုနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းအားတို့ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အရေးကြီးသော မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုနှင့် အတည်ပြုခြင်းဆုံးရှုံးမှုသည် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် ကွဲပြားသော်လည်း နောက်ဆက်တွဲ အခန်းကဏ္ဍများပါဝင်သည်။ တရားဝင်ဆုံးရှုံးမှုသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာချိန်ညှိခြင်းကို လမ်းညွှန်ပေးသော်လည်း၊ နမူနာပြင်ပဆုံးရှုံးမှုသည် မမြင်ရသောဒေတာများတွင် မော်ဒယ်၏ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုစွမ်းရည်ကို အကဲဖြတ်ပေးကာ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်မှုအတွက် အဆုံးစွန်စံသတ်မှတ်ချက်အဖြစ် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch:
- အကယ်၍ လူတစ်ဦးသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုရှိ အရောင်ပုံရိပ်များကို မှတ်မိလိုပါက၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို အသိအမှတ်ပြုသည့်အခါတွင် အခြားအတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ထည့်ရမည်နည်း။
- လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
- အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- PyTorch run neural network model သို့မဟုတ် matplotlib ကိုလက်တွေ့ကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် tensor board ကိုအသုံးပြုသင့်ပါသလား။
- PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
- PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
- ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ဘီလီယံ 30 နီးပါးရှိသော variables လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- အကြီးမားဆုံး convolutional neural network က ဘာကို ဖန်တီးတာလဲ။
- ထည့်သွင်းမှုသည် ViTPose ၏အထွက်ဖြစ်သည့် အပူမြေပုံကို သိမ်းဆည်းသည့် numpy arrays စာရင်းဖြစ်ပြီး numpy ဖိုင်တစ်ခုစီ၏ပုံသဏ္ဍာန်သည် [1, 17, 64, 48] သည် ကိုယ်ခန္ဓာအတွင်းရှိ အဓိကအချက် 17 ချက်နှင့် သက်ဆိုင်ပါက၊ မည်သည့် algorithm ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။