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Introdução ao Pytorch - Parte 2

Transfer Learning - usando modelos pré-treinados Vamos usar redes neurais para resolver nosso problema de classificação de flores, mas você tem idéia de qual arquitetura usar? Ou quanto tempo vamos levar para treinar uma rede neural do zero?
Para facilitar nossa vida, vamos usar redes neurais pré-treinadas, disponíveis no Pytorch, e modificar apenas sua última camada, conforme descrito neste tutorial. Existem diversos modelos pra escolher, e eles estão em ordem crescente de complexidade e decrescente de taxas de error, ou seja, quanto mais complexo o modelo, geralmente o erro é menor às custas de tempo de processamento.
Ao realizar este exercício, a rede Resnet50 ofereceu uma taxa satisfatória para mim (algo em torno de 95% de acerto) e um tempo de treinamento da última camada melhor que as de resultados semelhantes, mas nada impede que você teste modelos mais complexos, para aprender. Vamos usar o VGG19 no exercício apenas para fins de demonstração.
model = models.vgg19(pretrained=Tr…

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