TensorFlow 2.0學習筆記(8):使用netron進行Model逆向工程

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YOLOv3的架構,相當深

正文

今天早上在Towards Data Science上看到一篇逆向工程Google深度學習模型的文章,一看之下就覺得很有趣。文章中提到:他首先使用Google Teachable Machine建立一個簡單的剪刀、石頭、布的Model,接著再透過netron這個工具,去看內部的神經層架構。

這篇文章,給了我一些靈感:

  1. 我們是不是,就可以透過這個方式,去網路上尋找Pre-trained Model,進行Model架構的學習。
  2. 我們可以透過之前提到的Transfer Learning,針對這些Pre-trained Model進行訓練。
  3. 將Model拆解後,我們可以自己透過TensorFlow進行Model的搭建,嘗試向前陣子發表的YOLOv4一樣,基於YOLOv3的架構下,添加了不少Optimization方法。
  4. 或者像是作者一樣,將Azure、Google Cloud、AWS......內的線上機器學習服務所訓練出的Model,進行拆解學習,嘗試用TensorFlow和自己的Data set搭建新的模型出來。

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