Plan de la session #05 :

  • reconnaissance de 40 espèces de chiens et chats
  • utilisation de l’API fastai2 DataBlock pour préparer les données
  • classification : one hot encoding, softmax, cross-entropy
  • métriques et interprétation des résultats d’un classifier
  • learning rate finder, transfer learning, discriminative learning rates

Non traité - reporté vidéo suivante :

  • classification multi-label : reconnaissance de 20 objets courants
  • régression : localisation du centre du visage sur des images

Notebook :

https://github.com/laurentprudhon/cours-deeplearning-2020/blob/master/notebooks/05_pet_breeds.ipynb

Slides / Excel :

https://github.com/laurentprudhon/cours-deeplearning-2020/raw/master/slides/05_pet_breeds_multicat.pptx

https://github.com/laurentprudhon/cours-deeplearning-2020/raw/master/slides/05_pet_breeds_multicat.xlsx

Tableau :

https://github.com/laurentprudhon/cours-deeplearning-2020/blob/master/whiteboard/tableau_05.png

Lien vidéo YouTube :

Vidéo session #05