Use modelos pré-treinados para visualizar propriedades
Uma rede neural pré-treinada pode ser modificada para se tornar um extrator de propriedades. A extração de propriedades normalmente é usada para transferência de aprendizado, para definir uma distância semântica ou para visualizar um conjunto de dados específico. Este exemplo mostra como usar um modelo pré-treinado do Wolfram Neural Net Repository para extrair propriedades e visualizar conjuntos de dados no espaço de propriedades.
Crie um extrator de propriedades de imagem a partir de um modelo pré-treinado.
Carregue um classificador de imagem.
Extraia as primeiras 22 das 24 camadas.
A rede resultante transforma uma imagem em 2048 valores numéricos. Esses valores são semanticamente ricos. Use este extrator em uma imagem.
Use o extrator dentro da função FeatureSpacePlot para visualizar um conjunto de dados de imagens.
Alguns modelos são usados diretamente como extratores de propriedades. Crie uma visualização 2D de palavras usando um extrator de propriedade GloVe.
