ios - 机器学习算法的训练强度如何？

Question

我想使用 iOS 的新 CoreML 框架制作一个进行图像识别的应用程序。为此，我可能必须训练自己的模型，并且我想知道它到底需要多少数据和计算能力。这是我可以在双核 i5 Macbook Pro 上使用 Google 图片作为源数据来完成的事情吗？还是会涉及更多？

Answer 1

这取决于您想要训练模型识别哪种类型的图像。

经常做的是微调现有模型。您采用 Inception-v3 的预训练版本(假设)，然后用您自己的版本替换最后一层。您可以在自己的图像上训练最后一层。

您仍然需要相当数量的训练图像(每个类别大约 100 个，但越多越好)，但您可以在 MacBook Pro 上在 30 分钟到几个小时之间的任何时间完成此操作。

TensorFlow 附带 script这使得做到这一点变得非常容易。 Keras 有一个 great blog post关于如何做到这一点。我使用 TensorFlow 脚本重新训练 Inception-v3，从每只猫的 50 张左右的图像中区分我的两只猫。

如果您想从头开始训练，您可能希望使用 AWS、Google 的 Cloud ML Engine 或 FloydHub 之类的简单工具在云端执行此操作。