Disponible con Image Server
El paso Entrenar modelo crea un modelo de aprendizaje profundo que se puede utilizar para analizar el aprendizaje profundo en todo ArcGIS. Existen diversos parámetros para controlar la creación del modelo de aprendizaje profundo.
Después de crear y guardar los chips de imágenes etiquetados a partir de las muestras de entrenamiento, el siguiente paso es entrenar el modelo de aprendizaje profundo para la inferencia. En el paso Entrenar modelo puede especificar la iteración del entrenamiento, seleccionar un modelo preentrenado o configurar los parámetros para entrenarlo. Los parámetros de configuración utilizados para entrenar el modelo se describen en la tabla siguiente:
| Parámetro | Descripción |
|---|---|
| Modelo preentrenado | Utilice un modelo existente. Seleccione el modelo que se va a utilizar para el entrenamiento. |
| Seleccionar el tipo de modelo | Seleccione de la lista desplegable el tipo de modelo que se va a utilizar para entrenar el modelo. |
| Épocas máximas | Establezca el número de veces que se aplicará el algoritmo de aprendizaje en todo el dataset de entrenamiento. |
| Tamaño de lote | Establezca el número de muestras que se procesarán a través de la red. |
| Tasa de aprendizaje | Especifique la velocidad a la que se adquirirá nueva información mediante el proceso de entrenamiento. |
| Modelo central | Especifique qué red neuronal de aprendizaje profundo preconfigurada se va a utilizar para crear el nuevo modelo. |
| Porcentaje de imágenes para validación | Especifique la parte de las muestras de entrenamiento que se van a utilizar para validar el modelo. |
| Terminar el entrenamiento cuando el modelo deja de mejorar | Detenga el entrenamiento del modelo cuando deje de mejorar. |
| Detener modelo | Evite que se modifiquen las cargas y desviaciones de las capas centrales del modelo preentrenado. |
Nota:
Todos estos parámetros están relacionados con el proceso de aprendizaje profundo. Para obtener más información sobre los parámetros, consulte Aprendizaje profundo en Análisis de rásteres.
Después de configurar el modelo, puede usarlo para realizar inferencias o modificar las opciones y volver a ejecutar el modelo hasta lograr los resultados deseados. Una vez entrenado el modelo, el siguiente paso será utilizarlo para la inferencia. Seleccione el paso Ejecutar inferencia para finalizar el proceso de aprendizaje profundo.