08 - Deep Learning 1 - 11 05 2019
Channel: Erick Muzart Fonseca dos Santos
Date: 15/05/2019

Aula 06 do curso Practical Deep Learning for Coders, da fast.ai.

Oitavo encontro do grupo de estudo em Deep Learning de Brasília, realizado em 11/05/2019, no ISC/TCU em Brasília.

Link para o Grupo de Estudo em Deep Learning de Brasília: https://t.me/DeepLearningBSB

Essa sexta aula da fastai aborda técnicas de regularização (limitação de overfitting) no treinamento de redes neurais, abordando:
- dropout: desconexão aleatória de algumas ativações durante o treinamento;
- data augmentation: transformações dos dados durante o treinamento para aumentar sua variabilidade, com suporte da biblioteca fastai para transformações de imagens (flip, rotação, skew, zoom, iluminação, etc.);
- batch normalization: ajuste dos parâmetros do modelo para tornar a superfície de loss mais regular, permitindo treinamentos mais rápidos e com mais camadas;

Finalmente, apresenta-se uma intuição do funcionamento de redes convolucionais, que são a base para visão computacional.
A aula do Jeremy ainda aborda ética em dados.

Curso original da fastai: https://course.fast.ai