Entrenar un modelo de aprendizaje profundo

Disponible con Image Server

En Deep Learning Studio, el paso Entrenar modelo crea el modelo de aprendizaje profundo que se puede usar en todo ArcGIS. El paquete de aprendizaje profundo aparece en ArcGIS Enterprise como elemento. La herramienta crea un paquete de aprendizaje profundo que utiliza los chips de imágenes etiquetados basados en muestras de entrenamiento. Los chips de imágenes son imágenes pequeñas que contienen la entidad o el objeto de interés que se utiliza para entrenar el modelo de aprendizaje profundo.

Nota:

Para completar el paso Entrenar modelo se deben crear o registrar chips de imágenes en el paso Preparar datos de entrenamiento.

Crear un modelo de aprendizaje profundo

En el paso Entrenar modelo, usted crea un modelo de aprendizaje profundo repitiendo proceso de entrenamiento en función de los criterios definidos. El proceso de entrenamiento del modelo se puede realizar varias veces, y cada una de las veces se denomina iteración. En función de los parámetros establecidos durante la iteración, el proceso de creación del modelo se realiza un número específico de veces con diferentes parámetros que controlan el proceso.

El primer paso del entrenamiento del modelo de aprendizaje profundo es crear una iteración.

Nota:

Para completar este paso, inicie sesión en Deep Learning Studio y abra un proyecto en caso de que no tenga ya alguno abierto.

1. En la página Qué le gustaría hacer, haga clic en Entrenar modelo para abrir la herramienta de entrenamiento de modelos.
2. Haga clic en el botón Nueva iteración para abrir una nueva iteración de creación de modelos.
3. En la página de iteración Nuevo entrenamiento, seleccione los chips de imágenes que se crearon o registraron previamente en el proyecto.

Precaución:

Si no hay chips de imágenes creados o registrados, aparecerá un cuadro de diálogo que le solicitará que exporte o registre chips de imágenes. Seleccione Sí para abrir el subpaso Administrar chips de imágenes en el paso Preparar datos de entrenamiento.

4. En la pestaña Seleccionar chips de imágenes, marque la casilla de verificación que está junto a los chips de imágenes que se van a utilizar para el entrenamiento.
Una vez realizada la selección, se visualizan vistas previas de los chips de imágenes.
5. Haga clic en Siguiente para pasar a los parámetros del modelo.
6. Seleccione los parámetros que se van a utilizar para crear el modelo.

Nota:

Los valores predeterminados de configuración se basan en el tipo de proyecto que se haya especificado al crear el proyecto. Para obtener más información sobre los parámetros del modelo, consulte la descripción en las descripciones de los parámetros del paso Modelo de entrenamiento.

7. Haga clic en Iniciar entrenamiento.

El progreso del entrenamiento se indica en el paso. Cuando se haya completado la creación del modelo, aparecerá un gráfico con información sobre el proceso de entrenamiento, una comparación del entrenamiento y la pérdida de validación, así como el valor medio de precisión. También hay algunas comparaciones de verdad terreno y predicción.

En la página de información de la iteración, están disponibles las siguientes tres opciones para el siguiente paso:

• Entrenar nueva interacción a partir de esta: siga entrenando el modelo de aprendizaje profundo existente para mejorarlo.
• Ejecutar inferencia: use el modelo de aprendizaje profundo del siguiente paso del flujo de trabajo.
• Publicar como paquete de aprendizaje profundo: comparta el modelo de aprendizaje profundo como elemento en ArcGIS Enterprise para usarlo en otras aplicaciones.

8. Considere el siguiente paso y haga clic en uno de los botones para continuar.

Solución alternativa:

Si los resultados del entrenamiento del modelo no son satisfactorios, puede volver al paso Preparar datos de entrenamiento para recopilar muestras de entrenamiento complementarias o diferentes. Si faltan objetos en las visualizaciones de la verdad terreno, el valor medio de precisión es bajo o si el entrenamiento y el gráfico de pérdida de validación indican un problema con el modelo, entonces los resultados podrían ser insatisfactorios.

El paso Entrenar modelo crea un modelo de aprendizaje profundo que se puede utilizar en Deep Learning Studio u otras aplicaciones de ArcGIS. El paso Ejecutar inferencia requiere un modelo de aprendizaje profundo para procesarlo. En función de los resultados de este paso, el paso siguiente puede ser usar el modelo en un análisis de aprendizaje profundo o continuar refinando el modelo.