Diferenças

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--- ti_publica:notas_deep_learning [2019/09/30 17:34] – criada cartola
+++ ti_publica:notas_deep_learning [2019/10/01 11:39] – cartola
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 Estou estudando Deep Learning (IA) no fast.ai e guardo aqui minhas anotações.
+**Referências externas:**
+  * [[https://course.fast.ai/|Curso Fast AI]]
+  * Reforço matemática:
+    * [[https://pt.khanacademy.org|Khan Academy]]
+    * [[https://machinelearningmastery.com/computational-linear-algebra-coders-review/|Curso de álgebra linear computacional]]
 ===== Lição 2 =====
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 ==== O que pode dar errado ====
-  * Taxa de aprendizado muito alta ou baixa
+  - Taxa de aprendizado (LR) muito alta;
-  * Número de iterações muito alto ou baixo
+  - Taxa de aprendizado muito baixa;
+  - Número de iterações (epochs) muito alto;
+  - Número de iterações muito baixo.
 Learning rate padrão = 0.003. Pode ser alterada em max_lr:
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 **Ajustes:**\\
-  * Se sua perda no treino é maior que na validação: ou sua taxa de aprendizado (learning rate) está muito baixa ou o número de iterações (epochs).
+  * Se sua perda na validação (valid_loss) está muito grande, sua LR está alta;
+  * Se sua perda no treino é maior que na validação: ou sua taxa de aprendizado (learning rate) está muito baixa ou o número de iterações (epochs);
   * Não aumente tanto o número de epochs, ou seu modelo pode ficar treinado pra reconhecer apenas a sua fotografia e não qualquer fotografia daquele tipo
+  * O risco de treinar demais o modelo (e passar a reconhecer só suas fotos) é muito baixo. Isso pode ser percebido se seu erro caiu bem e depois começou a aumentar de novo durante as iterações
+==== Dicas lição 2 ====
+  * Não há como definir quanto material é necessário pra um treino, só testando. Se treinar com muitas iterações e o erro começar a piorar sem antes ter chegado onde quer, e se não tiver com um dos quatro problemas mencionados, pode precisar de mais dados.
+  * Dados desproporcionais (muito mais dados de uma das classes) também funcionam, teste. Se não funcionar uma ideia é fazer //over sampling//, copiando os dados que tem pra aumentar.