😎Важно😎. Пишем классификатор позы. Природа церебральных параличей. Поясняю. Генерализация позы.

В этом видео я написал классификатор позы. Пояснил идею генерализации и синаптических связей. Показал природу церебральных параличей. Ставьте лайки, подписывайтесь на канал. ---- Xception (произносится "эксепшн") - это предварительно обученная архитектура сверточной нейронной сети (CNN), созданная для задач классификации изображений. Она была представлена Франсуа Шолле, создателем библиотеки глубокого обучения Keras, в статье "Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions", опубликованной в 2017 году. Вот несколько ключевых моментов об модели Xception: Depthwise Separable Convolutions: Xception построена на основе концепции глубоких раздельных сверток. В отличие от традиционных сверток, которые работают с целым входным объемом, глубокие раздельные свертки декомпозируют стандартную свертку на две отдельные операции: глубокую свертку и точечную свертку. Это помогает уменьшить количество параметров и вычислений, сохраняя выразительную способность. Архитектура: Xception имеет глубокую архитектуру с серией блоков глубоких раздельных сверток. Всего в модели 36 сверточных слоев. Он достигает хорошего баланса между сложностью модели и производительностью. Предварительное обучение: Xception часто используется как предварительно обученная модель на больших наборах изображений, таких как ImageNet. Предварительное обучение включает в себя обучение модели на массовом наборе данных для изучения общих признаков, а затем донастройку ее на конкретную задачу с более...