Datasets:
video_ids
stringlengths 11
11
| default_seq
sequencelengths 9
32.8k
| correction_seq
sequencelengths 9
32.8k
| diff_type
sequencelengths 9
32.8k
|
---|---|---|---|
t37gnfQzgP4 | [
"hey",
"everybody",
"ivan",
"from",
"weights",
"and",
"biases",
"here",
"in",
"this",
"video",
"i'd",
"like",
"to",
"show",
"you",
"how",
"you",
"can",
"train",
"yellow",
"version",
"five",
"on",
"google",
"co-op",
"using",
"a",
"small",
"data",
"set",
"and",
"then",
"track",
"and",
"visualize",
"your",
"experiments",
"using",
"weights",
"and",
"biases",
"dashboard",
"so",
"since",
"we're",
"gonna",
"be",
"using",
"google",
"call",
"up",
"for",
"training",
"that",
"means",
"that",
"you",
"can",
"follow",
"along",
"by",
"just",
"clicking",
"the",
"link",
"in",
"the",
"description",
"and",
"opening",
"the",
"call",
"of",
"notebook",
"first",
"let's",
"clone",
"and",
"set",
"up",
"your",
"lv5",
"repo",
"by",
"clicking",
"on",
"the",
"first",
"cell",
"this",
"will",
"get",
"cloned",
"the",
"yellow",
"v5",
"repository",
"from",
"github",
"into",
"colab",
"as",
"well",
"as",
"install",
"all",
"the",
"required",
"modules",
"along",
"the",
"way",
"once",
"the",
"setup",
"is",
"complete",
"you",
"should",
"be",
"able",
"to",
"see",
"all",
"the",
"yellow",
"folders",
"and",
"files",
"in",
"the",
"cola",
"file",
"view",
"now",
"to",
"make",
"sure",
"that",
"we",
"actually",
"have",
"you",
"know",
"the",
"working",
"and",
"functioning",
"neural",
"network",
"here",
"let's",
"run",
"the",
"inference",
"on",
"one",
"of",
"the",
"example",
"images",
"from",
"the",
"repo",
"looking",
"good",
"so",
"far",
"now",
"the",
"example",
"data",
"set",
"that",
"we're",
"gonna",
"be",
"using",
"is",
"coco",
"128",
"which",
"is",
"essentially",
"a",
"really",
"small",
"data",
"set",
"with",
"just",
"128",
"first",
"images",
"from",
"the",
"original",
"coco",
"data",
"set",
"this",
"will",
"allow",
"us",
"to",
"see",
"how",
"the",
"training",
"visualizations",
"work",
"without",
"having",
"to",
"wait",
"for",
"too",
"long",
"you",
"know",
"for",
"the",
"model",
"to",
"train",
"let's",
"click",
"this",
"cell",
"to",
"download",
"the",
"coco",
"128",
"data",
"set",
"we",
"can",
"now",
"see",
"it",
"appear",
"in",
"the",
"column",
"files",
"view",
"um",
"let's",
"check",
"out",
"a",
"few",
"images",
"from",
"there",
"now",
"let's",
"move",
"on",
"to",
"the",
"exciting",
"part",
"which",
"is",
"training",
"uh",
"versions",
"weights",
"and",
"biases",
"are",
"a",
"part",
"of",
"yellow",
"version",
"five",
"all",
"we",
"have",
"to",
"do",
"is",
"to",
"just",
"pip",
"install",
"wnb",
"by",
"clicking",
"the",
"cell",
"to",
"be",
"able",
"to",
"then",
"track",
"our",
"experiments",
"so",
"the",
"next",
"cell",
"will",
"start",
"the",
"training",
"here",
"we",
"can",
"specify",
"the",
"input",
"resolution",
"of",
"our",
"images",
"number",
"of",
"epochs",
"the",
"batch",
"size",
"as",
"well",
"as",
"the",
"data",
"set",
"that",
"we're",
"using",
"and",
"last",
"but",
"not",
"least",
"we",
"also",
"specify",
"the",
"pre-trained",
"yellow",
"version",
"5",
"weights",
"to",
"take",
"advantage",
"of",
"transfer",
"learning",
"after",
"seeing",
"the",
"logs",
"that",
"we",
"have",
"the",
"successfully",
"loaded",
"model",
"we",
"can",
"sign",
"into",
"our",
"weights",
"and",
"biases",
"accounts",
"to",
"visualize",
"the",
"results",
"if",
"you",
"don't",
"have",
"an",
"account",
"you",
"can",
"take",
"a",
"few",
"moments",
"to",
"create",
"one",
"and",
"since",
"i",
"you",
"know",
"already",
"have",
"an",
"account",
"i'll",
"just",
"you",
"know",
"authenticate",
"into",
"the",
"weights",
"and",
"biases",
"dashboard",
"now",
"the",
"training",
"has",
"started",
"if",
"it's",
"your",
"first",
"yellow",
"version",
"5",
"run",
"weights",
"and",
"biases",
"will",
"automatically",
"create",
"a",
"private",
"project",
"in",
"your",
"account",
"where",
"you",
"can",
"find",
"your",
"dashboard",
"click",
"on",
"the",
"view",
"project",
"link",
"to",
"open",
"it",
"and",
"see",
"the",
"data",
"about",
"how",
"your",
"model",
"is",
"doing",
"that's",
"being",
"automatically",
"pulled",
"in",
"real",
"time",
"when",
"you",
"open",
"the",
"project",
"right",
"at",
"the",
"top",
"you'll",
"see",
"one",
"of",
"my",
"favorite",
"features",
"around",
"here",
"which",
"is",
"the",
"bounding",
"box",
"debugger",
"let's",
"enlarge",
"the",
"window",
"and",
"take",
"a",
"closer",
"look",
"at",
"it",
"the",
"bounding",
"box",
"debugger",
"plots",
"random",
"images",
"from",
"the",
"valve",
"data",
"set",
"with",
"the",
"bounding",
"boxes",
"and",
"the",
"confidence",
"scores",
"giving",
"you",
"the",
"intuition",
"for",
"what's",
"going",
"on",
"in",
"the",
"model",
"during",
"training",
"beyond",
"just",
"you",
"know",
"the",
"raw",
"numbers",
"and",
"the",
"training",
"logs",
"you",
"can",
"see",
"how",
"the",
"model",
"performed",
"in",
"the",
"images",
"at",
"each",
"step",
"of",
"the",
"training",
"choose",
"the",
"confidence",
"threshold",
"of",
"the",
"planet",
"bounding",
"boxes",
"or",
"to",
"display",
"or",
"not",
"display",
"certain",
"classes",
"from",
"your",
"data",
"set",
"if",
"you",
"scroll",
"a",
"bit",
"lower",
"you'll",
"see",
"a",
"lot",
"of",
"useful",
"metrics",
"including",
"the",
"average",
"precision",
"gpu",
"usage",
"training",
"and",
"validation",
"losses",
"those",
"are",
"",
"being",
"updated",
"in",
"real",
"time",
"as",
"your",
"model",
"trains",
"now",
"let's",
"do",
"something",
"interesting",
"we're",
"going",
"to",
"train",
"a",
"model",
"for",
"a",
"second",
"time",
"but",
"with",
"different",
"hyper",
"parameters",
"just",
"for",
"example",
"i'll",
"change",
"the",
"input",
"resolution",
"from",
"640",
"to",
"416",
"batch",
"size",
"from",
"30",
"to",
"64",
"and",
"epochs",
"from",
"10",
"to",
"35",
"and",
"let's",
"start",
"our",
"training",
"now",
"taking",
"a",
"look",
"at",
"the",
"dashboard",
"again",
"",
"you'll",
"see",
"in",
"your",
"run",
"appear",
"in",
"the",
"runs",
"panel",
"on",
"the",
"left",
"and",
"now",
"look",
"at",
"this",
"we",
"can",
"actually",
"compare",
"the",
"performance",
"of",
"different",
"runs",
"with",
"different",
"configurations",
"side",
"to",
"side",
"with",
"several",
"runs",
"selected",
"the",
"bounding",
"box",
"debugger",
"now",
"let's",
"",
"see",
"how",
"each",
"of",
"the",
"models",
"does",
"on",
"",
"each",
"of",
"the",
"images",
"selected",
"there",
"we",
"can",
"specify",
"which",
"images",
"we",
"wanted",
"to",
"look",
"at",
"at",
"a",
"time",
"as",
"well",
"as",
"",
"at",
"what",
"training",
"step",
"and",
"what",
"what",
"are",
"going",
"to",
"be",
"the",
"confidence",
"thresholds",
"and",
"the",
"classes",
"that",
"we",
"wanted",
"to",
"display",
"this",
"is",
"a",
"great",
"way",
"to",
"get",
"some",
"intuitive",
"understanding",
"for",
"how",
"different",
"configurations",
"of",
"your",
"models",
"actually",
"work",
"the",
"training",
"charts",
"now",
"let",
"us",
"see",
"the",
"numbers",
"for",
"each",
"model",
"nicely",
"plotted",
"next",
"to",
"each",
"other",
"and",
"the",
"gpu",
"usage",
"metrics",
"can",
"give",
"you",
"some",
"invaluable",
"insights",
"as",
"to",
"how",
"each",
"of",
"the",
"models",
"utilizes",
"the",
"gpu",
"so",
"you",
"can",
"pick",
"the",
"right",
"hardware",
"for",
"the",
"training",
"but",
"there",
"is",
"more",
"if",
"we",
"click",
"on",
"the",
"run",
"and",
"then",
"click",
"on",
"the",
"magical",
"overview",
"button",
"for",
"the",
"run",
"we'll",
"find",
"all",
"",
"the",
"hyper",
"parameters",
"used",
"for",
"training",
"our",
"model",
"this",
"applies",
"to",
"all",
"of",
"the",
"runs",
"that",
"will",
"have",
"and",
"this",
"way",
"you",
"can",
"keep",
"track",
"of",
"the",
"different",
"configurations",
"of",
"different",
"models",
"while",
"doing",
"your",
"experiments",
"and",
"seeing",
"how",
"they",
"perform",
"you",
"can",
"also",
"see",
"the",
"charts",
"for",
"each",
"of",
"the",
"runs",
"all",
"the",
"different",
"system",
"metrics",
"the",
"logs",
"during",
"training",
"",
"and",
"like",
"like",
"yeah",
"like",
"it",
"also",
"got",
"the",
"logs",
"you",
"know",
"as",
"well",
"as",
"a",
"few",
"other",
"useful",
"files",
"stored",
"there",
"so",
"using",
"weights",
"and",
"biases",
"to",
"track",
"your",
"yellow",
"version",
"5",
"runs",
"and",
"train",
"models",
"gives",
"you",
"some",
"really",
"awesome",
"insights",
"and",
"intuitions",
"for",
"how",
"the",
"training",
"is",
"going",
"while",
"letting",
"you",
"effectively",
"keep",
"track",
"of",
"all",
"of",
"your",
"experiments",
"you",
"can",
"try",
"it",
"out",
"yourself",
"on",
"google",
"co-op",
"you",
"can",
"find",
"a",
"link",
"to",
"the",
"notebook",
"in",
"the",
"description",
"uh",
"feel",
"free",
"to",
"train",
"some",
"models",
"and",
"track",
"some",
"awesome",
"experiments",
"we",
"hope",
"you",
"enjoy",
"it"
] | [
"Hey",
"everybody,",
"Ivan",
"",
"Weights",
"&",
"Biases",
"here.",
"In",
"",
"",
"I'd",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Google",
"Colab",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Weights",
"&",
"Biases",
"dashboard.",
"So,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"training,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"description,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"cell.",
"This",
"",
"git",
"clone",
"",
"",
"",
"",
"",
"GitHub",
"",
"Colab,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"modules.",
"Once,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"YOLO",
"",
"",
"",
"",
"",
"Colab",
"",
"view.",
"Now,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"here,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"repo.",
"Looking",
"",
"",
"far!",
"Now,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"train.",
"Let's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"colab",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"there.",
"Now,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"part:",
"",
"",
"training.",
"First,",
"since",
"Weights",
"&",
"Biases",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"wandb",
"",
"",
"this",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"experiments.",
"So,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"training.",
"Here,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"images,",
"",
"",
"epochs,",
"",
"",
"size,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"least,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"learning.",
"After",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"model,",
"",
"",
"",
"",
"",
"Weights",
"&",
"Biases",
"",
"",
"",
"",
"results.",
"If",
"",
"",
"",
"",
"account,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"I'll",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Weights",
"",
"Biases",
"",
"Now,",
"",
"",
"",
"started.",
"If",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Weights",
"&",
"Biases",
"",
"automatically.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"dashboard.",
"Click",
"",
"",
"\"view",
"project\"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"project,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"debugger.",
"Let's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"it.",
"The",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"scores,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"logs.",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"on",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"training,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"plotted",
"",
"boxes,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"lower,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"metrics,",
"",
"",
"Average",
"Precision,",
"GPU",
"usage,",
"",
"",
"",
"losses.",
"Those",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"trains.",
"Now,",
"",
"",
"",
"interesting:",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"example,",
"I'll",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"416,",
"",
"",
"",
"",
"",
"64,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"a",
"new",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"left.",
"And",
"",
"",
"",
"this:",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"selected,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"there.",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"want",
"",
"",
"",
"",
"",
"time,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"step,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"thresholds,",
"",
"",
"",
"",
"",
"want",
"",
"display.",
"This",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"work.",
"The",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"other.",
"And",
"",
"GPU",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"GPU,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"a",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"run,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"model.",
"This",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"perform!",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"metrics,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"experiments.",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"the",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"-",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"experiments.",
"We",
"",
"",
"",
"it!"
] | [
1,
2,
1,
0,
1,
7,
1,
2,
1,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
7,
1,
2,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
7,
4,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
2,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
2,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
2,
7,
7,
1,
7,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
2,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
7,
1,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
1,
0,
3,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
7,
1,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
2,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
1,
3,
1,
2,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
3,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
4,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
4,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
2
] |
A1S4znIfcD8 | [
"today",
"we're",
"gonna",
"talk",
"about",
"the",
"big",
"picture",
"what",
"is",
"machine",
"learning",
"what",
"is",
"deep",
"learning",
"how",
"does",
"it",
"really",
"work",
"and",
"where",
"can",
"we",
"apply",
"it",
"and",
"unlike",
"some",
"of",
"the",
"other",
"videos",
"that",
"we're",
"doing",
"here",
"this",
"isn't",
"just",
"for",
"engineers",
"this",
"is",
"really",
"for",
"anyone",
"that",
"wants",
"to",
"get",
"a",
"deeper",
"understanding",
"about",
"how",
"machine",
"learning",
"actually",
"works",
"and",
"there's",
"tons",
"of",
"videos",
"out",
"there",
"that",
"talk",
"about",
"various",
"aspects",
"of",
"machine",
"learning",
"but",
"the",
"gap",
"that",
"I",
"want",
"to",
"fill",
"in",
"is",
"really",
"showing",
"people",
"where",
"they",
"can",
"apply",
"machine",
"learning",
"because",
"it",
"applies",
"to",
"so",
"many",
"things",
"but",
"it",
"doesn't",
"apply",
"to",
"every",
"single",
"thing",
"on",
"the",
"planet",
"and",
"I",
"think",
"you",
"really",
"need",
"to",
"kind",
"of",
"have",
"a",
"sense",
"of",
"how",
"it",
"actually",
"works",
"behind",
"the",
"scenes",
"because",
"if",
"you",
"just",
"think",
"if",
"it",
"is",
"magic",
"it's",
"really",
"unclear",
"where",
"I",
"should",
"be",
"thinking",
"ah",
"that's",
"a",
"machine",
"learning",
"problem",
"and",
"that's",
"not",
"a",
"machine",
"learning",
"problem",
"we",
"have",
"to",
"acknowledge",
"there's",
"an",
"incredible",
"amount",
"of",
"hype",
"around",
"machine",
"learning",
"right",
"now",
"and",
"one",
"of",
"the",
"manifestations",
"of",
"that",
"may",
"be",
"while",
"you're",
"watching",
"this",
"video",
"is",
"because",
"the",
"people",
"that",
"understand",
"how",
"to",
"do",
"machine",
"learning",
"are",
"being",
"paid",
"huge",
"salaries",
"right",
"now",
"startups",
"are",
"being",
"acquired",
"left",
"and",
"right",
"not",
"for",
"the",
"technology",
"but",
"just",
"for",
"their",
"machine",
"learning",
"and",
"deep",
"learning",
"expertise",
"even",
"McKinsey",
"thinks",
"this",
"is",
"going",
"to",
"be",
"a",
"huge",
"market",
"not",
"tomorrow",
"but",
"in",
"the",
"in",
"the",
"near",
"near",
"future",
"so",
"I",
"think",
"it's",
"important",
"to",
"back",
"up",
"and",
"ask",
"ourselves",
"and",
"talk",
"about",
"what",
"can",
"machine",
"learning",
"really",
"do",
"right",
"now",
"today",
"the",
"best",
"resource",
"for",
"all",
"the",
"applications",
"is",
"a",
"blog",
"written",
"by",
"Siobhan",
"Zyliss",
"where",
"she",
"covered",
"this",
"in",
"depth",
"but",
"I",
"want",
"to",
"go",
"through",
"a",
"range",
"of",
"the",
"applications",
"that",
"are",
"out",
"there",
"so",
"first",
"of",
"all",
"the",
"TSA",
"now",
"says",
"that",
"deep",
"learning",
"can",
"find",
"weapons",
"on",
"passengers",
"better",
"than",
"human",
"agents",
"deep",
"learning",
"can",
"count",
"your",
"cells",
"and",
"it",
"can",
"look",
"for",
"cancer",
"in",
"a",
"biopsy",
"it",
"can",
"find",
"endangered",
"animals",
"and",
"aerial",
"photos",
"it",
"can",
"automatically",
"detect",
"weeds",
"on",
"farms",
"from",
"tractors",
"and",
"it",
"can",
"help",
"you",
"build",
"crazy",
"robots",
"that",
"impress",
"your",
"friends",
"so",
"all",
"these",
"different",
"examples",
"come",
"from",
"different",
"industries",
"and",
"involve",
"incredibly",
"different",
"types",
"of",
"inputs",
"and",
"outputs",
"so",
"you",
"might",
"be",
"really",
"surprised",
"to",
"learn",
"that",
"machine",
"learning",
"the",
"whole",
"disap",
"and",
"actually",
"has",
"an",
"incredibly",
"restrictive",
"API",
"or",
"data",
"type",
"that",
"it",
"needs",
"for",
"inputs",
"and",
"outputs",
"and",
"so",
"actually",
"getting",
"things",
"like",
"audio",
"and",
"images",
"and",
"text",
"into",
"the",
"format",
"that",
"machine",
"learning",
"takes",
"and",
"actually",
"interpreting",
"the",
"very",
"restrictive",
"format",
"that",
"it",
"outputs",
"for",
"your",
"application",
"is",
"a",
"huge",
"piece",
"of",
"machine",
"learning",
"that",
"no",
"one",
"really",
"talks",
"about",
"and",
"it's",
"what",
"we're",
"gonna",
"talk",
"about",
"for",
"the",
"rest",
"of",
"this",
"video",
"first",
"let's",
"get",
"our",
"definition",
"straight",
"because",
"there's",
"a",
"lot",
"of",
"confusion",
"so",
"deep",
"learning",
"is",
"a",
"type",
"of",
"machine",
"learning",
"maybe",
"the",
"most",
"exciting",
"type",
"of",
"machine",
"learning",
"right",
"now",
"machine",
"learning",
"is",
"a",
"discipline",
"of",
"artificial",
"intelligence",
"probably",
"the",
"most",
"exciting",
"field",
"in",
"artificial",
"intelligence",
"right",
"now",
"and",
"so",
"all",
"of",
"the",
"use",
"cases",
"that",
"I",
"gave",
"are",
"actually",
"machine",
"learning",
"problems",
"and",
"what",
"we",
"care",
"about",
"today",
"is",
"machine",
"learning",
"most",
"AI",
"departments",
"right",
"now",
"focus",
"on",
"machine",
"learning",
"because",
"it's",
"the",
"part",
"of",
"AI",
"that's",
"really",
"working",
"I",
"think",
"of",
"machine",
"learning",
"as",
"statistics",
"applied",
"to",
"AI",
"so",
"here's",
"the",
"canonical",
"machine",
"learning",
"problem",
"we",
"have",
"a",
"picture",
"of",
"a",
"cat",
"we",
"want",
"to",
"do",
"some",
"black",
"magic",
"and",
"somehow",
"classify",
"our",
"picture",
"as",
"a",
"cat",
"so",
"how",
"does",
"that",
"work",
"so",
"in",
"order",
"to",
"answer",
"that",
"question",
"let's",
"back",
"up",
"a",
"second",
"and",
"talk",
"about",
"the",
"canonical",
"statistics",
"problem",
"there's",
"many",
"data",
"sets",
"that",
"could",
"have",
"used",
"but",
"for",
"some",
"reason",
"I",
"use",
"the",
"data",
"set",
"of",
"baby",
"chickens",
"where",
"I",
"have",
"their",
"ages",
"and",
"weight",
"in",
"machine",
"learning",
"these",
"examples",
"would",
"be",
"called",
"training",
"data",
"imagine",
"we're",
"a",
"farmer",
"and",
"we",
"want",
"to",
"predict",
"from",
"our",
"data",
"that",
"we've",
"collected",
"if",
"we",
"have",
"a",
"baby",
"chicken",
"that's",
"18",
"days",
"old",
"how",
"much",
"would",
"we",
"expect",
"it",
"to",
"weigh",
"here",
"we're",
"gonna",
"build",
"a",
"model",
"to",
"fit",
"to",
"our",
"training",
"data",
"to",
"answer",
"that",
"question",
"you",
"may",
"not",
"have",
"had",
"exactly",
"this",
"problem",
"before",
"but",
"you",
"may",
"have",
"done",
"something",
"like",
"this",
"you",
"can",
"actually",
"do",
"it",
"in",
"Excel",
"and",
"it's",
"called",
"linear",
"regression",
"if",
"you've",
"ever",
"made",
"a",
"trendline",
"through",
"your",
"data",
"it's",
"probably",
"using",
"linear",
"regression",
"we",
"can",
"actually",
"plot",
"these",
"points",
"and",
"these",
"are",
"the",
"ages",
"and",
"the",
"weights",
"of",
"the",
"chickens",
"and",
"this",
"is",
"our",
"training",
"data",
"that",
"we",
"use",
"to",
"build",
"a",
"model",
"this",
"line",
"this",
"trend",
"line",
"this",
"linear",
"regression",
"actually",
"makes",
"predictions",
"for",
"any",
"age",
"so",
"we",
"can",
"look",
"at",
"eight",
"ten",
"days",
"in",
"the",
"x-axis",
"and",
"see",
"that",
"the",
"line",
"is",
"at",
"170",
"on",
"the",
"y-axis",
"so",
"our",
"models",
"predicting",
"that",
"a",
"baby",
"chicken",
"will",
"weigh",
"a",
"hundred",
"and",
"seventy",
"grams",
"when",
"it's",
"18",
"days",
"old",
"now",
"that's",
"linear",
"regression",
"but",
"we",
"can",
"do",
"fancier",
"things",
"too",
"even",
"with",
"this",
"tiny",
"data",
"set",
"in",
"this",
"case",
"I",
"fitted",
"an",
"exponential",
"curve",
"and",
"it",
"makes",
"a",
"slightly",
"different",
"regression",
"you",
"might",
"ask",
"yourself",
"do",
"you",
"think",
"this",
"line",
"models",
"the",
"data",
"better",
"okay",
"now",
"here's",
"another",
"valid",
"regression",
"I",
"did",
"where",
"I",
"fit",
"a",
"more",
"complicated",
"equation",
"this",
"line",
"doesn't",
"look",
"to",
"me",
"like",
"it",
"models",
"the",
"data",
"very",
"well",
"but",
"it",
"goes",
"through",
"every",
"point",
"we",
"have",
"meaning",
"that",
"it",
"models",
"the",
"training",
"data",
"perfectly",
"so",
"what's",
"happening",
"here",
"is",
"something",
"called",
"overfitting",
"I'm",
"a",
"complicated",
"line",
"went",
"through",
"all",
"the",
"points",
"perfectly",
"but",
"it",
"won't",
"generalize",
"as",
"well",
"to",
"new",
"points",
"that",
"we",
"haven't",
"seen",
"before",
"and",
"as",
"models",
"become",
"more",
"complicated",
"they",
"tend",
"to",
"overfit",
"we",
"don't",
"usually",
"worry",
"too",
"much",
"about",
"overfitting",
"in",
"a",
"statistics",
"101",
"class",
"with",
"linear",
"regression",
"because",
"it's",
"such",
"a",
"simple",
"model",
"that",
"it's",
"hard",
"for",
"it",
"to",
"overfit",
"but",
"as",
"our",
"equations",
"get",
"more",
"complicated",
"and",
"our",
"data",
"gets",
"more",
"complicated",
"overfitting",
"becomes",
"more",
"and",
"more",
"of",
"an",
"issue",
"the",
"graph",
"on",
"the",
"left",
"is",
"modeling",
"the",
"data",
"in",
"a",
"simple",
"way",
"but",
"it's",
"probably",
"missing",
"some",
"of",
"the",
"pattern",
"in",
"the",
"data",
"the",
"graph",
"on",
"the",
"right",
"is",
"actually",
"touching",
"all",
"the",
"dots",
"meaning",
"that",
"it's",
"perfectly",
"fitting",
"the",
"training",
"data",
"but",
"it's",
"probably",
"overfitting",
"the",
"training",
"data",
"the",
"graph",
"in",
"the",
"middle",
"gets",
"closer",
"to",
"the",
"training",
"data",
"points",
"but",
"doesn't",
"get",
"as",
"close",
"to",
"the",
"graph",
"on",
"the",
"right",
"but",
"maybe",
"models",
"the",
"data",
"better",
"than",
"the",
"graph",
"on",
"the",
"left",
"as",
"we",
"collect",
"more",
"and",
"more",
"data",
"in",
"the",
"world",
"we're",
"able",
"to",
"build",
"more",
"and",
"more",
"complicated",
"models",
"deep",
"learning",
"really",
"describes",
"a",
"trend",
"towards",
"extremely",
"complicated",
"equations",
"with",
"potentially",
"millions",
"of",
"parameters",
"and",
"millions",
"of",
"data",
"points",
"so",
"how",
"complicated",
"should",
"we",
"make",
"our",
"models",
"and",
"how",
"should",
"we",
"constrain",
"them",
"to",
"keep",
"them",
"from",
"overfitting",
"that's",
"what",
"machine",
"learning",
"research",
"is",
"really",
"all",
"about",
"so",
"these",
"single",
"graphs",
"might",
"seem",
"like",
"toy",
"problems",
"but",
"predicting",
"one",
"variable",
"from",
"one",
"other",
"variable",
"can",
"get",
"really",
"complicated",
"on",
"its",
"own",
"if",
"you",
"could",
"predict",
"where",
"this",
"graph",
"of",
"the",
"stock",
"market",
"is",
"going",
"better",
"than",
"anyone",
"else",
"you",
"can",
"make",
"a",
"money",
"so",
"another",
"fundamental",
"question",
"in",
"deep",
"learning",
"is",
"actually",
"what",
"are",
"we",
"optimizing",
"these",
"two",
"lines",
"both",
"try",
"to",
"go",
"as",
"close",
"as",
"possible",
"to",
"the",
"points",
"in",
"the",
"graph",
"or",
"all",
"the",
"points",
"in",
"the",
"training",
"data",
"but",
"they",
"actually",
"of",
"a",
"different",
"definition",
"of",
"close",
"one",
"of",
"the",
"lines",
"here",
"is",
"the",
"line",
"with",
"the",
"smallest",
"sum",
"of",
"the",
"vertical",
"distance",
"from",
"the",
"line",
"to",
"all",
"the",
"points",
"while",
"the",
"other",
"is",
"optimizing",
"the",
"smallest",
"squared",
"sum",
"of",
"the",
"vertical",
"distance",
"it",
"might",
"seem",
"like",
"a",
"small",
"difference",
"but",
"clearly",
"these",
"graphs",
"look",
"very",
"different",
"if",
"you",
"just",
"do",
"a",
"default",
"regression",
"you're",
"usually",
"optimizing",
"the",
"square",
"of",
"the",
"distance",
"which",
"you",
"also",
"may",
"know",
"as",
"the",
"squared",
"error",
"can",
"you",
"tell",
"which",
"line",
"is",
"optimizing",
"which",
"metric",
"if",
"you",
"want",
"you",
"could",
"pause",
"the",
"video",
"and",
"think",
"about",
"it",
"because",
"I'm",
"about",
"to",
"tell",
"you",
"okay",
"you're",
"back",
"I'm",
"sure",
"you",
"thought",
"deeply",
"about",
"which",
"is",
"optimizing",
"squared",
"which",
"is",
"optimizing",
"absolute",
"error",
"and",
"you",
"probably",
"concluded",
"that",
"the",
"left",
"is",
"optimizing",
"the",
"squared",
"error",
"and",
"the",
"right",
"is",
"optimizing",
"the",
"absolute",
"error",
"when",
"you",
"optimize",
"the",
"squared",
"error",
"the",
"outliers",
"actually",
"affect",
"the",
"line",
"a",
"lot",
"more",
"pulling",
"it",
"away",
"from",
"the",
"majority",
"of",
"points",
"to",
"me",
"the",
"left",
"doesn't",
"look",
"as",
"good",
"of",
"a",
"fit",
"as",
"the",
"graph",
"on",
"the",
"right",
"but",
"actually",
"if",
"you",
"model",
"this",
"in",
"Excel",
"or",
"any",
"normal",
"stats",
"program",
"it'll",
"probably",
"default",
"to",
"the",
"graph",
"on",
"the",
"Left",
"which",
"actually",
"might",
"not",
"be",
"what",
"you",
"really",
"want",
"so",
"which",
"model",
"is",
"really",
"better",
"it",
"actually",
"depends",
"on",
"what",
"you're",
"doing",
"and",
"what's",
"happening",
"downstream",
"from",
"your",
"model",
"in",
"all",
"the",
"graphs",
"we've",
"looked",
"at",
"so",
"far",
"we",
"only",
"have",
"one",
"input",
"and",
"one",
"output",
"but",
"usually",
"we",
"have",
"more",
"than",
"one",
"input",
"so",
"here",
"we",
"have",
"not",
"just",
"the",
"age",
"of",
"the",
"chicken",
"we",
"add",
"the",
"type",
"of",
"diet",
"that",
"it",
"was",
"exposed",
"to",
"encoded",
"as",
"a",
"number",
"now",
"from",
"those",
"two",
"variables",
"we",
"want",
"to",
"predict",
"weight",
"this",
"is",
"something",
"we",
"actually",
"still",
"can",
"do",
"in",
"Excel",
"we",
"have",
"input",
"training",
"data",
"and",
"output",
"we",
"can",
"use",
"linear",
"regression",
"but",
"it's",
"harder",
"to",
"visualize",
"what's",
"going",
"on",
"this",
"makes",
"it",
"actually",
"easier",
"to",
"overfit",
"and",
"we're",
"getting",
"closer",
"to",
"what's",
"traditionally",
"thought",
"of",
"as",
"machine",
"learning",
"and",
"deep",
"learning",
"back",
"to",
"our",
"cat",
"classification",
"problem",
"what",
"does",
"this",
"have",
"to",
"do",
"with",
"what",
"we've",
"been",
"talking",
"about",
"so",
"far",
"here's",
"the",
"statistics",
"API",
"and",
"it's",
"very",
"strict",
"we",
"have",
"an",
"input",
"that",
"has",
"to",
"be",
"a",
"fixed",
"list",
"of",
"numbers",
"in",
"our",
"first",
"example",
"it",
"was",
"a",
"single",
"number",
"in",
"our",
"multivariable",
"regression",
"example",
"it",
"was",
"two",
"numbers",
"check",
"age",
"and",
"check",
"diet",
"our",
"model",
"also",
"outputs",
"a",
"fixed",
"list",
"of",
"numbers",
"so",
"far",
"all",
"of",
"our",
"models",
"have",
"output",
"only",
"one",
"number",
"the",
"way",
"we",
"generate",
"our",
"statistical",
"models",
"is",
"by",
"feeding",
"in",
"a",
"set",
"of",
"examples",
"in",
"machine",
"learning",
"this",
"is",
"usually",
"called",
"training",
"data",
"and",
"the",
"examples",
"always",
"have",
"the",
"fixed",
"inputs",
"and",
"outputs",
"in",
"the",
"case",
"of",
"the",
"chicks",
"we",
"fed",
"in",
"five",
"lists",
"of",
"age",
"and",
"weight",
"and",
"built",
"a",
"linear",
"regression",
"model",
"it",
"turns",
"out",
"and",
"a",
"lot",
"of",
"people",
"are",
"surprised",
"by",
"this",
"the",
"machine",
"learning",
"API",
"is",
"identical",
"to",
"the",
"statistics",
"API",
"we",
"usually",
"have",
"more",
"than",
"one",
"input",
"and",
"we",
"often",
"have",
"more",
"than",
"one",
"output",
"but",
"the",
"inputs",
"and",
"outputs",
"still",
"have",
"to",
"be",
"fixed",
"length",
"lists",
"of",
"numbers",
"and",
"behind",
"the",
"scenes",
"we're",
"still",
"just",
"generating",
"a",
"model",
"from",
"the",
"training",
"data",
"just",
"like",
"with",
"linear",
"regression",
"the",
"model",
"is",
"just",
"an",
"equation",
"but",
"in",
"machine",
"learning",
"we",
"think",
"of",
"it",
"as",
"a",
"very",
"complicated",
"equation",
"we",
"search",
"for",
"the",
"best",
"model",
"according",
"to",
"some",
"metric",
"or",
"some",
"loss",
"function",
"but",
"often",
"that",
"metric",
"is",
"just",
"squared",
"error",
"in",
"the",
"same",
"way",
"that",
"we",
"use",
"it",
"for",
"linear",
"regression",
"training",
"is",
"just",
"searching",
"for",
"the",
"best",
"model",
"according",
"to",
"some",
"metric",
"or",
"loss",
"function",
"and",
"often",
"that",
"loss",
"function",
"is",
"just",
"squared",
"error",
"the",
"same",
"as",
"we",
"normally",
"use",
"for",
"linear",
"regression",
"so",
"what",
"are",
"some",
"of",
"the",
"machine",
"learning",
"techniques",
"besides",
"linear",
"regression",
"and",
"why",
"would",
"we",
"pick",
"one",
"over",
"the",
"other",
"it",
"actually",
"depends",
"a",
"lot",
"on",
"what",
"kind",
"of",
"overfitting",
"we're",
"worried",
"about",
"how",
"much",
"training",
"data",
"we",
"have",
"and",
"how",
"many",
"input",
"and",
"output",
"variables",
"there",
"are",
"a",
"very",
"popular",
"and",
"useful",
"Python",
"library",
"called",
"scikit-learn",
"that",
"you",
"may",
"have",
"used",
"actually",
"built",
"a",
"fantastic",
"flow",
"chart",
"that",
"summarizes",
"five",
"years",
"of",
"grad",
"school",
"and",
"helps",
"you",
"pick",
"the",
"best",
"possible",
"model",
"based",
"on",
"these",
"aspects",
"of",
"your",
"training",
"data",
"another",
"way",
"to",
"think",
"about",
"model",
"to",
"use",
"is",
"to",
"look",
"at",
"what",
"other",
"people",
"are",
"doing",
"kaggle",
"a",
"super",
"cool",
"data",
"science",
"platform",
"had",
"a",
"survey",
"of",
"all",
"its",
"machine",
"learning",
"practitioners",
"and",
"asked",
"them",
"which",
"techniques",
"they",
"use",
"in",
"their",
"day-to-day",
"jobs",
"you've",
"probably",
"heard",
"lately",
"that",
"neural",
"networks",
"are",
"becoming",
"popular",
"but",
"good",
"old",
"logistic",
"regression",
"which",
"is",
"just",
"a",
"modification",
"of",
"the",
"linear",
"regression",
"we",
"were",
"talking",
"about",
"earlier",
"it's",
"still",
"really",
"the",
"most",
"commonly",
"used",
"technique",
"another",
"popular",
"machine",
"learning",
"technique",
"you",
"may",
"have",
"heard",
"of",
"is",
"called",
"decision",
"trees",
"one",
"thing",
"I",
"like",
"about",
"this",
"algorithm",
"is",
"it's",
"really",
"easy",
"to",
"explain",
"what",
"it",
"does",
"is",
"it",
"picks",
"one",
"of",
"the",
"input",
"variables",
"and",
"it",
"chooses",
"a",
"threshold",
"to",
"say",
"if",
"the",
"variables",
"above",
"the",
"threshold",
"go",
"left",
"and",
"if",
"the",
"variables",
"below",
"the",
"threshold",
"go",
"right",
"and",
"then",
"at",
"the",
"leaves",
"of",
"this",
"tree",
"it",
"predicts",
"a",
"specific",
"number",
"for",
"the",
"output",
"a",
"popular",
"and",
"useful",
"variant",
"of",
"the",
"decision",
"tree",
"algorithm",
"is",
"called",
"decision",
"forests",
"or",
"random",
"forests",
"when",
"we",
"use",
"decision",
"forests",
"we",
"actually",
"build",
"up",
"hundreds",
"or",
"thousands",
"or",
"tens",
"of",
"thousands",
"of",
"decision",
"trees",
"we",
"like",
"each",
"of",
"those",
"trees",
"make",
"a",
"prediction",
"and",
"then",
"we",
"aggregate",
"the",
"predictions",
"in",
"some",
"way",
"neural",
"networks",
"are",
"another",
"type",
"of",
"model",
"that",
"recently",
"has",
"become",
"very",
"popular",
"and",
"has",
"had",
"a",
"lot",
"of",
"breakthroughs",
"so",
"we're",
"gonna",
"go",
"really",
"deep",
"on",
"it",
"in",
"this",
"video",
"series",
"and",
"when",
"we",
"talk",
"about",
"deep",
"learning",
"we're",
"usually",
"talking",
"about",
"neural",
"networks",
"but",
"one",
"thing",
"I",
"really",
"want",
"to",
"demystify",
"here",
"is",
"despite",
"the",
"evocative",
"name",
"neural",
"networks",
"they're",
"really",
"just",
"an",
"equation",
"like",
"anything",
"else",
"and",
"the",
"inputs",
"and",
"the",
"outputs",
"are",
"just",
"like",
"all",
"these",
"other",
"machine",
"learning",
"techniques",
"and",
"statistical",
"techniques",
"that",
"we've",
"been",
"talking",
"about",
"ok",
"so",
"how",
"do",
"we",
"get",
"this",
"cat",
"problem",
"into",
"this",
"machine",
"learning",
"API",
"that",
"we",
"keep",
"talking",
"about",
"this",
"picture",
"of",
"a",
"cat",
"is",
"not",
"a",
"fixed",
"array",
"of",
"numbers",
"and",
"the",
"output",
"is",
"definitely",
"not",
"a",
"fixed",
"array",
"of",
"numbers",
"so",
"first",
"we",
"have",
"to",
"turn",
"the",
"cat",
"image",
"into",
"a",
"fix",
"like",
"the",
"numbers",
"and",
"we",
"can",
"do",
"this",
"by",
"taking",
"the",
"red",
"green",
"and",
"blue",
"values",
"from",
"each",
"pixel",
"and",
"putting",
"them",
"into",
"a",
"long",
"list",
"then",
"we",
"have",
"to",
"make",
"our",
"network",
"output",
"something",
"we",
"can",
"interpret",
"as",
"a",
"label",
"light",
"cat",
"one",
"way",
"to",
"do",
"this",
"is",
"to",
"set",
"up",
"our",
"network",
"to",
"output",
"a",
"number",
"for",
"any",
"particular",
"type",
"of",
"image",
"we",
"might",
"see",
"here",
"we",
"have",
"a",
"network",
"that's",
"outputting",
"four",
"numbers",
"a",
"cat",
"score",
"a",
"fish",
"score",
"a",
"dog",
"score",
"and",
"an",
"other",
"score",
"and",
"we're",
"gonna",
"interpret",
"one",
"in",
"the",
"cat",
"score",
"to",
"me",
"that",
"the",
"image",
"is",
"a",
"cat",
"now",
"we",
"have",
"a",
"machine",
"learning",
"problem",
"in",
"the",
"machine",
"learning",
"API",
"so",
"now",
"behind",
"the",
"scenes",
"we",
"can",
"build",
"a",
"neural",
"network",
"we",
"can",
"build",
"linear",
"regression",
"or",
"we",
"can",
"build",
"a",
"decision",
"tree",
"or",
"anything",
"else",
"we",
"might",
"want",
"to",
"solve",
"this",
"machine",
"learning",
"problem",
"actually",
"though",
"there's",
"one",
"more",
"important",
"step",
"which",
"is",
"that",
"we",
"need",
"to",
"find",
"more",
"images",
"of",
"cats",
"this",
"is",
"called",
"training",
"data",
"collection",
"and",
"it's",
"often",
"the",
"most",
"important",
"and",
"usually",
"overlooked",
"step",
"these",
"models",
"are",
"just",
"mathematical",
"equations",
"they",
"have",
"no",
"common",
"sense",
"built",
"into",
"them",
"all",
"they",
"can",
"do",
"is",
"find",
"patterns",
"in",
"the",
"numbers",
"so",
"for",
"example",
"if",
"all",
"the",
"cats",
"in",
"our",
"training",
"data",
"look",
"the",
"same",
"no",
"machine",
"learning",
"model",
"will",
"be",
"able",
"to",
"figure",
"out",
"what",
"a",
"cat",
"actually",
"is",
"we",
"also",
"need",
"to",
"find",
"examples",
"of",
"anything",
"else",
"that",
"we",
"want",
"to",
"classify",
"it",
"training",
"that",
"it",
"is",
"actually",
"so",
"important",
"to",
"machine",
"learning",
"and",
"so",
"important",
"to",
"me",
"personally",
"that",
"over",
"a",
"decade",
"ago",
"I",
"started",
"a",
"company",
"called",
"figure",
"8",
"that",
"helps",
"companies",
"collect",
"training",
"data",
"if",
"you",
"need",
"more",
"training",
"data",
"and",
"if",
"you're",
"doing",
"machine",
"learning",
"you",
"probably",
"need",
"more",
"training",
"data",
"you",
"actually",
"could",
"check",
"out",
"figure",
"it",
"and",
"use",
"it",
"or",
"you",
"could",
"try",
"one",
"of",
"its",
"vastly",
"inferior",
"competitors",
"it",
"might",
"seem",
"trivial",
"to",
"turn",
"images",
"into",
"a",
"fixed",
"array",
"of",
"numbers",
"from",
"just",
"using",
"the",
"bitmap",
"values",
"but",
"what",
"about",
"something",
"like",
"speech",
"what",
"if",
"we",
"want",
"to",
"build",
"a",
"mini",
"Alexa",
"that",
"classifies",
"sounds",
"it's",
"a",
"hello",
"or",
"goodbye",
"feel",
"free",
"to",
"pause",
"the",
"video",
"and",
"ponder",
"how",
"we",
"would",
"do",
"this",
"it",
"turns",
"out",
"there's",
"no",
"real",
"consensus",
"on",
"the",
"best",
"way",
"to",
"turn",
"audio",
"into",
"numbers",
"but",
"one",
"trendy",
"way",
"to",
"do",
"this",
"now",
"is",
"to",
"just",
"use",
"the",
"waveform",
"of",
"the",
"sound",
"as",
"a",
"list",
"of",
"numbers",
"now",
"there's",
"one",
"problem",
"with",
"this",
"which",
"is",
"that",
"all",
"the",
"sounds",
"will",
"be",
"different",
"lengths",
"and",
"actually",
"all",
"the",
"arrays",
"in",
"our",
"data",
"have",
"to",
"be",
"the",
"same",
"length",
"but",
"one",
"simple",
"obvious",
"way",
"to",
"deal",
"with",
"this",
"is",
"truncate",
"the",
"sounds",
"to",
"a",
"fixed",
"length",
"of",
"time",
"or",
"assume",
"that",
"the",
"sounds",
"are",
"completely",
"quiet",
"once",
"the",
"utterance",
"is",
"complete",
"there",
"are",
"actually",
"several",
"other",
"common",
"ways",
"to",
"do",
"this",
"transformation",
"and",
"it",
"turns",
"out",
"that",
"the",
"transform",
"a",
"in",
"itself",
"from",
"the",
"data",
"into",
"this",
"very",
"constrained",
"API",
"of",
"machine",
"learning",
"is",
"often",
"the",
"most",
"critical",
"choice",
"in",
"building",
"a",
"machine",
"learning",
"model",
"what",
"if",
"we",
"don't",
"have",
"audio",
"or",
"video",
"what",
"if",
"we",
"have",
"text",
"oftentimes",
"companies",
"want",
"to",
"classify",
"it",
"tweets",
"about",
"them",
"as",
"being",
"positive",
"or",
"negative",
"about",
"their",
"brand",
"I",
"actually",
"have",
"a",
"video",
"later",
"on",
"that",
"that",
"goes",
"into",
"detail",
"about",
"exactly",
"how",
"to",
"do",
"this",
"in",
"build",
"models",
"but",
"for",
"now",
"let's",
"just",
"think",
"about",
"how",
"we",
"transform",
"that",
"text",
"into",
"numbers",
"again",
"amazingly",
"there's",
"no",
"real",
"consensus",
"on",
"how",
"to",
"do",
"this",
"transformation",
"one",
"very",
"common",
"approach",
"is",
"actually",
"to",
"make",
"a",
"list",
"of",
"all",
"the",
"words",
"in",
"the",
"English",
"language",
"or",
"whatever",
"languages",
"your",
"text",
"is",
"in",
"and",
"count",
"the",
"number",
"of",
"times",
"each",
"word",
"occurs",
"into",
"your",
"document",
"you",
"end",
"up",
"with",
"a",
"list",
"of",
"lots",
"of",
"zeros",
"but",
"actually",
"fits",
"our",
"criteria",
"it's",
"always",
"the",
"same",
"length",
"and",
"it's",
"always",
"full",
"of",
"numbers",
"here's",
"a",
"harder",
"one",
"this",
"is",
"common",
"in",
"self-driving",
"cars",
"we",
"want",
"to",
"look",
"at",
"every",
"single",
"picture",
"an",
"image",
"and",
"classify",
"what",
"objects",
"each",
"pixel",
"corresponds",
"to",
"so",
"for",
"example",
"you",
"can't",
"just",
"say",
"there's",
"a",
"road",
"in",
"the",
"image",
"we",
"have",
"to",
"say",
"which",
"parts",
"the",
"image",
"are",
"the",
"road",
"and",
"which",
"parts",
"of",
"the",
"image",
"are",
"a",
"sidewalk",
"so",
"here's",
"an",
"example",
"image",
"and",
"here's",
"actually",
"an",
"example",
"output",
"how",
"does",
"this",
"work",
"once",
"again",
"there's",
"more",
"than",
"one",
"way",
"to",
"do",
"it",
"and",
"this",
"video",
"will",
"probably",
"be",
"soon",
"out-of-date",
"but",
"the",
"most",
"common",
"way",
"to",
"do",
"it",
"right",
"now",
"is",
"to",
"literally",
"treat",
"the",
"input",
"of",
"numbers",
"and",
"the",
"output",
"of",
"numbers",
"as",
"arrays",
"of",
"the",
"same",
"length",
"so",
"in",
"this",
"case",
"the",
"output",
"numbers",
"are",
"actually",
"labels",
"of",
"what's",
"given",
"in",
"each",
"pixel",
"here's",
"an",
"even",
"trickier",
"one",
"bounding",
"boxes",
"we",
"want",
"to",
"put",
"boxes",
"around",
"the",
"things",
"in",
"the",
"image",
"that",
"we",
"care",
"about",
"there",
"could",
"be",
"any",
"number",
"of",
"things",
"that",
"we",
"care",
"about",
"but",
"remember",
"our",
"output",
"has",
"to",
"be",
"a",
"fixed",
"length",
"one",
"way",
"to",
"do",
"it",
"and",
"there",
"are",
"actually",
"other",
"good",
"ways",
"to",
"do",
"it",
"but",
"one",
"way",
"is",
"to",
"generate",
"a",
"candidate",
"list",
"of",
"possible",
"boxes",
"and",
"then",
"run",
"a",
"classifier",
"that",
"looks",
"at",
"the",
"pixels",
"in",
"an",
"image",
"and",
"the",
"candidate",
"box",
"itself",
"and",
"classifies",
"not",
"only",
"what's",
"in",
"the",
"box",
"but",
"whether",
"or",
"not",
"that",
"box",
"is",
"a",
"good",
"image",
"that",
"should",
"be",
"considered",
"a",
"bounding",
"box",
"a",
"downside",
"of",
"this",
"method",
"is",
"that",
"you",
"have",
"to",
"consider",
"potentially",
"thousands",
"or",
"millions",
"of",
"classifications",
"per",
"image",
"you",
"may",
"need",
"to",
"look",
"at",
"that",
"last",
"part",
"a",
"few",
"times",
"to",
"really",
"get",
"it",
"I",
"know",
"that",
"I",
"had",
"to",
"but",
"the",
"key",
"takeaway",
"here",
"is",
"that",
"framing",
"the",
"machine",
"learning",
"problem",
"really",
"really",
"matters",
"for",
"example",
"with",
"object",
"recognition",
"the",
"way",
"we",
"frame",
"the",
"problem",
"earlier",
"you",
"have",
"no",
"chance",
"of",
"seeing",
"an",
"object",
"or",
"recognizing",
"an",
"object",
"that",
"you've",
"never",
"seen",
"in",
"your",
"training",
"data",
"so",
"how",
"would",
"you",
"ever",
"recognize",
"an",
"object",
"that",
"you",
"haven't",
"seen",
"before",
"people",
"can",
"do",
"this",
"one",
"way",
"to",
"possibly",
"recognize",
"an",
"object",
"that",
"you",
"haven't",
"had",
"in",
"your",
"training",
"data",
"is",
"to",
"actually",
"frame",
"the",
"problem",
"instead",
"of",
"recognizing",
"a",
"single",
"object",
"as",
"recognizing",
"if",
"two",
"objects",
"are",
"the",
"same",
"so",
"now",
"our",
"input",
"is",
"actually",
"two",
"objects",
"and",
"the",
"classification",
"task",
"is",
"are",
"these",
"two",
"objects",
"the",
"same",
"thing",
"are",
"not",
"the",
"same",
"thing",
"this",
"is",
"called",
"a",
"pairwise",
"classifier",
"and",
"this",
"actually",
"sometimes",
"can",
"classify",
"objects",
"that's",
"never",
"seen",
"before",
"like",
"the",
"eggbeater",
"in",
"this",
"diagram",
"voice",
"recognition",
"identifying",
"endangered",
"animals",
"and",
"aerial",
"photography",
"building",
"crazy",
"face",
"recognizing",
"drones",
"what",
"are",
"these",
"applications",
"all",
"have",
"in",
"common",
"why",
"do",
"we",
"think",
"of",
"them",
"as",
"machine",
"learning",
"applications",
"it's",
"because",
"we're",
"able",
"to",
"fit",
"them",
"into",
"this",
"very",
"constrained",
"specific",
"API",
"that's",
"common",
"to",
"all",
"machine",
"learning",
"and",
"deep",
"learning",
"problems",
"and",
"so",
"if",
"you're",
"thinking",
"okay",
"is",
"my",
"problem",
"suitable",
"for",
"machine",
"learning",
"or",
"deep",
"learning",
"what",
"you",
"should",
"be",
"asking",
"yourself",
"is",
"can",
"I",
"turn",
"it",
"into",
"this",
"kind",
"of",
"problem",
"where",
"I",
"have",
"a",
"fixed",
"length",
"of",
"numbers",
"as",
"input",
"and",
"if",
"fixed",
"like",
"the",
"numbers",
"is",
"output",
"and",
"can",
"I",
"collect",
"training",
"data",
"or",
"examples",
"to",
"show",
"my",
"model",
"to",
"build",
"my",
"machine",
"learning",
"system",
"if",
"the",
"answer",
"to",
"those",
"questions",
"are",
"yes",
"then",
"you",
"really",
"do",
"have",
"a",
"machine",
"learning",
"problem",
"and",
"hopefully",
"that's",
"got",
"you",
"excited",
"enough",
"about",
"all",
"the",
"applications",
"of",
"machine",
"learning",
"that",
"you",
"want",
"to",
"watch",
"further",
"videos",
"that",
"explain",
"actually",
"how",
"to",
"build",
"these",
"models",
"and",
"how",
"to",
"deploy",
"these",
"models",
"and",
"we're",
"gonna",
"keep",
"creating",
"these",
"videos",
"so",
"you",
"should",
"probably",
"subscribe",
"so",
"that",
"you're",
"the",
"first",
"to",
"know",
"when",
"a",
"new",
"video",
"comes"
] | [
"Today",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"picture.",
"What",
"",
"",
"learning?",
"What",
"",
"",
"learning?",
"How",
"",
"",
"",
"work?",
"And",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"here,",
"This",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"learning,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Really",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Scenes",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"magic,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Ah,",
"",
"",
"",
"",
"problem.",
"And",
"",
"",
"",
"",
"",
"problem.",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"why",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"The",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Startups",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"technology,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Even",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"tomorrow,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"The",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Shivon",
"Zilis",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"all,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Deep",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"It",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"photos.",
"It",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"It",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"Come",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"outputs.",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Machine",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Text",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"This",
"",
"first.",
"Let's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"learning.",
"Maybe",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Machine",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Probably",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"And",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Most",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"problem.",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"cat.",
"So,",
"",
"",
"",
"work?",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"question,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"There's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Where",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Imagine",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"That's",
"",
"",
"old.",
"How",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"weigh?",
"Here,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"If",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"data,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"This",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"This",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"That's",
"",
"regression,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"too.",
"Even",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"You",
"",
"",
"yourself.",
"Do",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"better?",
"Okay,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"This",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"well,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"As",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Because",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"The",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"way,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"The",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We're",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Extremely",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"overfitting?",
"That's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"If",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"optimizing?",
"These",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Or",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"data,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"One",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"From",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"It",
"",
"",
"",
"",
"",
"difference.",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"If",
"",
"",
"",
"",
"",
"regression,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"distance,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Can",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"if?",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Okay,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"error,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Me",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"It'll",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"better?",
"It",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"And",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"far.",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Now",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"weight.",
"This",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"regression,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"This",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Back",
"",
"",
"cat.",
"Classification",
"",
"What",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"far?",
"Here's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"It",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"example.",
"It",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Our",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"far.",
"All",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"The",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Outputs",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"It",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We're",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Just",
"",
"",
"",
"regression.",
"The",
"",
"",
"",
"",
"equation,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Training",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Metric",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"other?",
"It",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Five",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Another",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"kaggle,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Techniques",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"You've",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"popular,",
"",
"",
"",
"",
"regression,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"It's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"One",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"What",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Popular",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"When",
"",
"",
"",
"forests,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Neural",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"learning,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"They're",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Machine",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Ok.",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Not",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Then",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Output",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"One",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"here,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Interpret",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Now",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"else.",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Actually,",
"though,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"This",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"These",
"",
"",
"",
"",
"equations.",
"They",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"All",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Look",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Training",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"And",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"It",
"",
"",
"",
"To",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"values,",
"",
"",
"",
"",
"",
"speech?",
"What",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Feel",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"It",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"To",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Or",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"quiet.",
"Once",
"",
"",
"",
"",
"There",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"From",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"What",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"text?",
"Oftentimes",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"models,",
"",
"For",
"now,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Again",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"One",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"And",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"It's",
"",
"",
"",
"length,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Here's",
"",
"",
"",
"This",
"",
"",
"",
"",
"cars.",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So,",
"",
"example,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"output.",
"How",
"",
"",
"work?",
"Once",
"",
"There's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"out-of-date,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Right",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"case,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Here's",
"",
"",
"",
"",
"Bounding",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"There",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"One",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Classifier",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Not",
"",
"",
"",
"",
"box,",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"image.",
"That",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"A",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"it.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"But",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"matters?",
"For",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"this?",
"One",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Recognizing",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"This",
"",
"",
"",
"",
"",
"And",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Building",
"",
"",
"",
"drones.",
"What",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"common?",
"Why",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"applications?",
"It's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Specific",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"And",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Suitable",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"this?",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Can",
"",
"",
"",
"",
"or?",
"Examples",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Hopefully",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Should",
"",
"",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
""
] | [
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
3,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
3,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
3,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
2,
1,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
3,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
3,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
1,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
3,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
2,
1,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0
] |
GVKDa5hxUZE | [
"so",
"in",
"the",
"last",
"video",
"we",
"built",
"the",
"classifier",
"that",
"could",
"predict",
"whether",
"or",
"not",
"a",
"handwritten",
"digit",
"was",
"a",
"5",
"or",
"not",
"and",
"in",
"this",
"video",
"we're",
"gonna",
"take",
"those",
"techniques",
"and",
"generalize",
"them",
"so",
"that",
"we",
"have",
"a",
"neural",
"network",
"that",
"can",
"predict",
"exactly",
"what",
"digit",
"we're",
"dealing",
"with",
"not",
"just",
"a",
"5",
"but",
"a",
"4",
"3",
"and",
"so",
"on",
"and",
"along",
"the",
"way",
"we're",
"gonna",
"learn",
"a",
"bunch",
"of",
"new",
"techniques",
"that",
"are",
"generalizable",
"to",
"making",
"all",
"neural",
"networks",
"work",
"better",
"the",
"perceptron",
"algorithm",
"if",
"you",
"think",
"about",
"it",
"it's",
"very",
"very",
"constrained",
"it",
"can",
"only",
"output",
"a",
"single",
"number",
"so",
"how",
"do",
"we",
"take",
"the",
"output",
"of",
"a",
"single",
"number",
"and",
"turn",
"that",
"into",
"a",
"prediction",
"for",
"each",
"possible",
"digit",
"you",
"might",
"if",
"you",
"feel",
"up",
"for",
"it",
"stop",
"the",
"video",
"now",
"and",
"think",
"about",
"it",
"welcome",
"back",
"I'm",
"gonna",
"tell",
"you",
"how",
"to",
"do",
"it",
"one",
"way",
"you",
"might",
"have",
"thought",
"of",
"it",
"just",
"not",
"how",
"we're",
"going",
"to",
"do",
"it",
"is",
"just",
"have",
"the",
"number",
"be",
"between",
"0",
"and",
"10",
"instead",
"of",
"0",
"and",
"1",
"and",
"basically",
"rounded",
"it",
"down",
"and",
"say",
"okay",
"if",
"it",
"output",
"8.5",
"then",
"that's",
"an",
"8",
"if",
"it",
"outputs",
"7.2",
"then",
"we",
"pricked",
"it",
"adjust",
"to",
"7",
"and",
"for",
"a",
"number",
"of",
"reasons",
"that's",
"not",
"the",
"normal",
"way",
"to",
"do",
"it",
"so",
"we're",
"gonna",
"actually",
"do",
"it",
"a",
"different",
"way",
"which",
"is",
"we're",
"going",
"to",
"have",
"10",
"perceptrons",
"that",
"run",
"in",
"parallel",
"and",
"we're",
"basically",
"going",
"to",
"say",
"whichever",
"perceptron",
"outputs",
"the",
"highest",
"number",
"that's",
"going",
"to",
"be",
"the",
"digit",
"that",
"we",
"predict",
"so",
"we",
"basically",
"of",
"a",
"perceptron",
"responsible",
"for",
"classifying",
"zeros",
"and",
"then",
"another",
"one",
"responsible",
"for",
"classifying",
"ones",
"and",
"so",
"on",
"and",
"which",
"every",
"one",
"is",
"the",
"highest",
"output",
"that",
"is",
"the",
"prediction",
"that",
"our",
"whole",
"classifier",
"is",
"making",
"remember",
"Rosenblatt",
"the",
"perceptron",
"inventor",
"from",
"the",
"last",
"video",
"this",
"is",
"actually",
"the",
"same",
"as",
"what",
"he",
"did",
"so",
"he",
"would",
"set",
"up",
"multiple",
"light",
"bulbs",
"corresponding",
"to",
"each",
"class",
"and",
"whichever",
"light",
"bulb",
"lit",
"up",
"the",
"brightest",
"was",
"considered",
"to",
"be",
"the",
"class",
"of",
"the",
"image",
"in",
"our",
"case",
"we're",
"gonna",
"have",
"10",
"perceptrons",
"corresponding",
"to",
"each",
"digit",
"and",
"like",
"I",
"said",
"what",
"we'd",
"like",
"our",
"classifier",
"to",
"do",
"is",
"output",
"a",
"1",
"or",
"number",
"really",
"close",
"to",
"1",
"for",
"the",
"digit",
"that",
"was",
"actually",
"written",
"in",
"the",
"image",
"and",
"a",
"0",
"for",
"all",
"the",
"other",
"digits",
"and",
"what",
"we're",
"specifically",
"gonna",
"optimize",
"for",
"is",
"our",
"output",
"being",
"close",
"to",
"the",
"target",
"in",
"other",
"words",
"our",
"loss",
"function",
"will",
"be",
"the",
"difference",
"between",
"each",
"of",
"these",
"digits",
"and",
"each",
"of",
"these",
"outputs",
"that",
"we",
"want",
"so",
"here's",
"a",
"quick",
"question",
"to",
"kind",
"of",
"test",
"your",
"understanding",
"how",
"many",
"weights",
"does",
"our",
"algorithm",
"have",
"now",
"you",
"can",
"stop",
"and",
"think",
"about",
"this",
"one",
"too",
"I'll",
"get",
"back",
"to",
"in",
"a",
"minute",
"okay",
"let's",
"go",
"to",
"the",
"code",
"so",
"you",
"should",
"be",
"back",
"in",
"the",
"video",
"intro",
"directory",
"and",
"you",
"should",
"have",
"checked",
"out",
"my",
"code",
"go",
"back",
"to",
"the",
"previous",
"video",
"if",
"you",
"haven't",
"open",
"up",
"perceptron",
"-",
"linear",
"dot",
"pi",
"now",
"up",
"to",
"120",
"everything",
"is",
"exactly",
"the",
"same",
"as",
"in",
"our",
"last",
"tutorial",
"in",
"fact",
"it's",
"a",
"little",
"simpler",
"because",
"we",
"can",
"just",
"use",
"Y",
"underscore",
"test",
"as",
"our",
"output",
"instead",
"of",
"trying",
"to",
"make",
"a",
"new",
"variable",
"that",
"says",
"if",
"it's",
"a",
"5",
"or",
"not",
"now",
"in",
"lines",
"20",
"and",
"21",
"we",
"need",
"to",
"do",
"something",
"called",
"one-hot",
"in",
"coding",
"our",
"output",
"one",
"Hunton",
"coding",
"is",
"super",
"common",
"in",
"machine",
"learning",
"and",
"especially",
"in",
"neural",
"networks",
"you",
"basically",
"transform",
"your",
"data",
"which",
"is",
"a",
"number",
"into",
"a",
"list",
"of",
"ones",
"and",
"zeros",
"we",
"take",
"the",
"list",
"on",
"the",
"left",
"and",
"we",
"turn",
"it",
"into",
"the",
"table",
"on",
"the",
"right",
"so",
"a3",
"becomes",
"zero",
"zero",
"zero",
"one",
"zero",
"zero",
"zero",
"zero",
"zero",
"zero",
"now",
"why",
"do",
"we",
"do",
"it",
"it's",
"because",
"we",
"need",
"to",
"be",
"explicit",
"about",
"what",
"we",
"want",
"our",
"network",
"to",
"output",
"our",
"network",
"is",
"going",
"to",
"output",
"a",
"list",
"of",
"ten",
"numbers",
"one",
"from",
"each",
"perceptron",
"and",
"if",
"our",
"label",
"is",
"a",
"three",
"what",
"we",
"really",
"wanted",
"to",
"do",
"is",
"outputting",
"out",
"a",
"three",
"but",
"zero",
"zero",
"zero",
"one",
"zero",
"zero",
"zero",
"zero",
"zero",
"okay",
"so",
"lines",
"20",
"and",
"21",
"change",
"Y",
"underscore",
"train",
"and",
"Y",
"underscore",
"test",
"into",
"one",
"hot",
"encoded",
"variables",
"what",
"is",
"the",
"dimension",
"of",
"Y",
"underscore",
"train",
"before",
"this",
"transformation",
"it's",
"a",
"list",
"of",
"60,000",
"numbers",
"what",
"is",
"the",
"dimension",
"of",
"whiner",
"square",
"training",
"after",
"this",
"transformation",
"it's",
"a",
"matrix",
"with",
"60,000",
"rows",
"and",
"10",
"columns",
"where",
"every",
"entry",
"is",
"either",
"a",
"1",
"or",
"a",
"0",
"stop",
"the",
"video",
"and",
"rewind",
"if",
"you",
"need",
"to",
"think",
"about",
"this",
"or",
"you",
"go",
"into",
"the",
"code",
"and",
"print",
"out",
"the",
"variables",
"and",
"look",
"at",
"them",
"but",
"we'll",
"go",
"on",
"we",
"set",
"num",
"underscore",
"classes",
"from",
"the",
"shape",
"of",
"y",
"underscore",
"training",
"in",
"this",
"case",
"no",
"meter",
"square",
"classes",
"is",
"ten",
"of",
"corresponding",
"to",
"ten",
"digits",
"that",
"we",
"want",
"to",
"predict",
"now",
"our",
"model",
"looks",
"really",
"similar",
"to",
"the",
"model",
"we",
"saw",
"in",
"the",
"last",
"video",
"sequential",
"is",
"the",
"same",
"flatten",
"is",
"the",
"same",
"dense",
"now",
"takes",
"an",
"input",
"num",
"class",
"in",
"the",
"set",
"of",
"1",
"this",
"means",
"that",
"we're",
"training",
"ten",
"Tron's",
"and",
"her",
"output",
"will",
"be",
"a",
"list",
"of",
"size",
"10",
"instead",
"of",
"one",
"like",
"it",
"was",
"before",
"everything",
"else",
"is",
"the",
"same",
"for",
"now",
"and",
"we",
"can",
"run",
"her",
"model",
"and",
"you",
"know",
"your",
"model",
"might",
"run",
"slower",
"",
"faster",
"depending",
"on",
"the",
"speed",
"of",
"your",
"computer",
"my",
"model",
"gets",
"around",
"60%",
"accuracy",
"on",
"this",
"run",
"and",
"note",
"that",
"this",
"is",
"not",
"deterministic",
"and",
"neural",
"networks",
"in",
"general",
"are",
"not",
"stir",
"monistic",
"so",
"you",
"might",
"get",
"a",
"somewhat",
"different",
"number",
"it's",
"always",
"really",
"important",
"when",
"doing",
"any",
"kind",
"of",
"machine",
"learning",
"to",
"think",
"about",
"baselines",
"what",
"accuracy",
"would",
"random",
"guessing",
"get",
"on",
"this",
"data",
"set",
"maybe",
"stop",
"and",
"think",
"about",
"it",
"okay",
"I'll",
"tell",
"you",
"there's",
"ten",
"digits",
"in",
"our",
"data",
"and",
"our",
"data",
"is",
"actually",
"evenly",
"distributed",
"so",
"random",
"guessing",
"say",
"we",
"get",
"zero",
"every",
"time",
"or",
"just",
"random",
"numbers",
"we'd",
"get",
"around",
"ten",
"percent",
"accuracy",
"so",
"we",
"can",
"pat",
"ourselves",
"on",
"the",
"back",
"and",
"say",
"that",
"our",
"model",
"is",
"doing",
"better",
"than",
"random",
"weird",
"actually",
"better",
"than",
"our",
"model",
"did",
"in",
"the",
"first",
"episode",
"of",
"this",
"series",
"so",
"we're",
"off",
"to",
"a",
"good",
"start",
"but",
"there",
"are",
"a",
"ton",
"of",
"ways",
"to",
"improve",
"this",
"model",
"the",
"first",
"thing",
"we",
"should",
"probably",
"do",
"is",
"fix",
"the",
"activation",
"function",
"and",
"that's",
"actually",
"something",
"we",
"did",
"in",
"the",
"last",
"video",
"so",
"remember",
"that",
"our",
"target",
"values",
"are",
"zeros",
"and",
"ones",
"but",
"our",
"weighted",
"sum",
"can",
"be",
"anything",
"a",
"sigmoid",
"or",
"a",
"soft",
"max",
"activation",
"function",
"will",
"take",
"the",
"weighted",
"sum",
"and",
"squeeze",
"its",
"output",
"to",
"a",
"number",
"between",
"0",
"and",
"1",
"Rosenblatt",
"in",
"fact",
"use",
"the",
"same",
"activation",
"function",
"with",
"perceptrons",
"and",
"it's",
"a",
"little",
"unusual",
"that",
"we",
"left",
"it",
"out",
"it",
"helped",
"us",
"a",
"lot",
"in",
"the",
"last",
"video",
"so",
"let's",
"add",
"it",
"back",
"by",
"setting",
"activation",
"equals",
"soft",
"max",
"to",
"the",
"line",
"where",
"we",
"make",
"the",
"perceptrons",
"you",
"basically",
"always",
"want",
"to",
"use",
"a",
"soft",
"max",
"activation",
"function",
"on",
"the",
"last",
"layer",
"of",
"your",
"network",
"if",
"you're",
"doing",
"classification",
"and",
"the",
"simple",
"reason",
"to",
"do",
"this",
"is",
"that",
"you",
"want",
"to",
"constrain",
"your",
"output",
"to",
"be",
"between",
"0",
"&",
"1",
"and",
"you",
"can",
"see",
"this",
"works",
"significantly",
"better",
"right",
"off",
"the",
"bat",
"I'm",
"getting",
"around",
"37",
"38",
"percent",
"accuracy",
"this",
"is",
"where",
"we",
"stopped",
"last",
"time",
"but",
"what",
"else",
"can",
"we",
"do",
"let's",
"take",
"another",
"look",
"at",
"that",
"loss",
"function",
"so",
"this",
"gets",
"a",
"little",
"mathy",
"but",
"loss",
"functions",
"really",
"matter",
"in",
"this",
"diagram",
"I",
"have",
"two",
"linear",
"regressions",
"we're",
"used",
"to",
"linear",
"regression",
"optimizing",
"squared",
"error",
"but",
"actually",
"you",
"can",
"optimize",
"lots",
"of",
"thing",
"here",
"one",
"graph",
"optimizes",
"the",
"absolute",
"distance",
"between",
"the",
"line",
"and",
"the",
"points",
"and",
"the",
"other",
"optimizes",
"the",
"square",
"the",
"distance",
"can",
"you",
"guess",
"which",
"is",
"which",
"I",
"actually",
"do",
"this",
"in",
"the",
"prequel",
"video",
"but",
"take",
"some",
"time",
"to",
"think",
"about",
"it",
"if",
"you",
"haven't",
"seen",
"this",
"before",
"this",
"surprises",
"lots",
"of",
"students",
"but",
"the",
"left",
"is",
"actually",
"optimizing",
"squared",
"error",
"and",
"the",
"right",
"is",
"optimizing",
"absolute",
"error",
"squared",
"error",
"means",
"that",
"the",
"distance",
"to",
"a",
"point",
"is",
"squared",
"so",
"further",
"points",
"actually",
"have",
"a",
"lot",
"more",
"pull",
"on",
"the",
"line",
"than",
"points",
"closer",
"to",
"the",
"line",
"outliers",
"have",
"a",
"big",
"effect",
"on",
"squared",
"error",
"and",
"much",
"less",
"of",
"an",
"effect",
"an",
"absolute",
"error",
"loss",
"functions",
"matter",
"a",
"lot",
"with",
"neural",
"nets",
"also",
"we've",
"been",
"using",
"mean",
"squared",
"error",
"but",
"when",
"you're",
"working",
"with",
"probabilities",
"categorical",
"cross",
"entropy",
"is",
"really",
"the",
"thing",
"you",
"want",
"to",
"use",
"now",
"this",
"is",
"a",
"part",
"you",
"can",
"skip",
"ahead",
"of",
"or",
"just",
"let",
"your",
"eyes",
"glaze",
"over",
"and",
"the",
"takeaway",
"I'll",
"tell",
"you",
"is",
"that",
"you",
"should",
"always",
"use",
"categorical",
"cross",
"entropy",
"if",
"you're",
"categorizing",
"things",
"but",
"many",
"students",
"always",
"want",
"to",
"know",
"why",
"is",
"it",
"and",
"I'll",
"try",
"to",
"explain",
"it",
"without",
"getting",
"into",
"too",
"much",
"math",
"categorical",
"cross",
"entropy",
"loss",
"makes",
"neural",
"networks",
"output",
"their",
"true",
"power",
"probability",
"of",
"an",
"outcome",
"so",
"if",
"the",
"answer",
"you're",
"looking",
"for",
"is",
"one",
"categorical",
"cross",
"entropy",
"will",
"give",
"you",
"an",
"infinite",
"loss",
"sieve",
"prick",
"zero",
"and",
"diminishing",
"returns",
"the",
"closer",
"your",
"prick",
"to",
"one",
"remember",
"that",
"with",
"a",
"loss",
"function",
"lower",
"is",
"better",
"and",
"higher",
"is",
"worse",
"I'll",
"tell",
"you",
"I",
"took",
"a",
"class",
"at",
"Stanford",
"a",
"long",
"time",
"ago",
"where",
"every",
"question",
"was",
"a",
"multiple-choice",
"question",
"and",
"we",
"had",
"to",
"put",
"our",
"probability",
"belief",
"of",
"each",
"answer",
"not",
"just",
"the",
"answer",
"that",
"we",
"thought",
"was",
"most",
"likely",
"and",
"we",
"were",
"actually",
"scored",
"with",
"categorical",
"cross",
"entropy",
"if",
"we",
"put",
"that",
"we",
"thought",
"the",
"probability",
"of",
"an",
"answer",
"was",
"zero",
"and",
"it",
"turned",
"out",
"to",
"be",
"the",
"right",
"answer",
"we",
"would",
"get",
"negative",
"infinity",
"points",
"and",
"fail",
"the",
"entire",
"class",
"so",
"we",
"would",
"never",
"put",
"a",
"probability",
"of",
"zero",
"unless",
"you're",
"100%",
"sure",
"it",
"wasn't",
"the",
"answer",
"if",
"the",
"teacher",
"had",
"given",
"us",
"just",
"as",
"many",
"points",
"as",
"the",
"probability",
"score",
"we",
"put",
"on",
"the",
"right",
"answer",
"we",
"wouldn't",
"have",
"been",
"properly",
"incentivized",
"and",
"we",
"wouldn't",
"have",
"put",
"any",
"probability",
"on",
"the",
"low",
"probability",
"answers",
"and",
"you",
"probably",
"need",
"to",
"stop",
"and",
"think",
"about",
"that",
"I",
"know",
"I",
"would",
"need",
"to",
"stop",
"and",
"think",
"about",
"that",
"and",
"if",
"it",
"really",
"didn't",
"make",
"any",
"sense",
"or",
"if",
"you",
"want",
"to",
"think",
"about",
"more",
"later",
"it's",
"totally",
"fine",
"the",
"main",
"point",
"again",
"is",
"that",
"you",
"should",
"always",
"use",
"categorical",
"cross",
"entropy",
"as",
"your",
"loss",
"function",
"when",
"doing",
"classification",
"let's",
"try",
"it",
"so",
"where",
"it",
"used",
"to",
"say",
"MSC",
"or",
"mean",
"squared",
"error",
"we",
"change",
"it",
"to",
"categorical",
"underscore",
"cross",
"entropy",
"and",
"as",
"you",
"can",
"see",
"this",
"improves",
"things",
"quite",
"a",
"bit",
"and",
"it's",
"another",
"benefit",
"is",
"that",
"we",
"can",
"trust",
"the",
"output",
"of",
"these",
"perceptrons",
"to",
"be",
"guessed",
"probabilities",
"of",
"the",
"different",
"digits",
"okay",
"but",
"we're",
"not",
"done",
"yet",
"there's",
"another",
"thing",
"that",
"tutorials",
"never",
"cover",
"that's",
"super",
"important",
"it's",
"getting",
"neural",
"networks",
"to",
"work",
"well",
"which",
"is",
"normalizing",
"your",
"data",
"so",
"neural",
"networks",
"are",
"not",
"what's",
"known",
"as",
"scale",
"invariant",
"if",
"you",
"take",
"your",
"data",
"and",
"you",
"divide",
"it",
"all",
"by",
"two",
"or",
"multiply",
"it",
"by",
"ten",
"some",
"algorithms",
"won't",
"change",
"decision",
"trees",
"and",
"random",
"forests",
"they",
"don't",
"care",
"about",
"the",
"actual",
"magnitude",
"of",
"your",
"data",
"but",
"neural",
"nets",
"actually",
"really",
"do",
"and",
"when",
"you're",
"working",
"with",
"carrots",
"actually",
"most",
"of",
"the",
"well-known",
"neural",
"network",
"libraries",
"like",
"tensor",
"flow",
"or",
"pi",
"torch",
"you'll",
"get",
"much",
"better",
"results",
"if",
"you",
"normalize",
"your",
"data",
"to",
"be",
"between",
"zero",
"and",
"one",
"or",
"negative",
"one",
"and",
"one",
"and",
"actually",
"in",
"our",
"case",
"our",
"data",
"is",
"between",
"zero",
"and",
"255",
"so",
"it's",
"way",
"outside",
"of",
"the",
"range",
"that",
"our",
"network",
"is",
"expecting",
"to",
"have",
"the",
"data",
"in",
"right",
"now",
"all",
"of",
"our",
"data",
"is",
"between",
"0",
"to",
"255",
"and",
"we",
"want",
"to",
"be",
"between",
"0",
"and",
"1",
"so",
"let's",
"try",
"just",
"adding",
"X",
"underscore",
"train",
"divide",
"equals",
"255",
"which",
"should",
"divide",
"every",
"value",
"in",
"X",
"underscore",
"train",
"by",
"255",
"we",
"also",
"do",
"the",
"same",
"thing",
"for",
"X",
"underscore",
"test",
"we",
"save",
"our",
"file",
"and",
"we",
"run",
"it",
"what",
"happens",
"we",
"had",
"a",
"really",
"scary",
"looking",
"error",
"message",
"it",
"turns",
"out",
"that",
"we",
"need",
"to",
"cast",
"our",
"X",
"underscore",
"train",
"and",
"next",
"underscore",
"test",
"of",
"floats",
"right",
"now",
"they're",
"set",
"to",
"integers",
"we",
"can",
"add",
"X",
"underscore",
"train",
"equals",
"X",
"underscore",
"train",
"debt",
"as",
"type",
"flow",
"if",
"you're",
"having",
"trouble",
"following",
"along",
"the",
"complete",
"working",
"code",
"is",
"in",
"perceptron",
"-",
"normalize",
"dot",
"pi",
"and",
"it",
"turns",
"out",
"that",
"this",
"little",
"change",
"helps",
"a",
"ton",
"normalizing",
"data",
"is",
"a",
"messy",
"detail",
"of",
"neural",
"networks",
"that",
"people",
"just",
"don't",
"talk",
"about",
"enough",
"okay",
"guys",
"we've",
"made",
"a",
"ton",
"of",
"progress",
"here",
"you'll",
"never",
"make",
"this",
"much",
"progress",
"this",
"fast",
"ever",
"in",
"your",
"career",
"trust",
"me",
"we've",
"gone",
"from",
"50%",
"accuracy",
"to",
"90%",
"accuracy",
"in",
"10",
"minutes",
"so",
"it's",
"worth",
"recapping",
"what",
"we",
"did",
"so",
"one",
"is",
"reset",
"our",
"activation",
"function",
"to",
"be",
"softmax",
"which",
"is",
"a",
"good",
"idea",
"we",
"set",
"our",
"loss",
"function",
"to",
"categorical",
"cross-entropy",
"which",
"is",
"a",
"good",
"idea",
"if",
"you're",
"doing",
"categorization",
"and",
"we",
"normalize",
"their",
"data",
"which",
"is",
"almost",
"always",
"a",
"good",
"idea",
"but",
"there's",
"still",
"actually",
"a",
"lot",
"more",
"to",
"go",
"right",
"now",
"we",
"only",
"have",
"a",
"single",
"layer",
"of",
"perceptrons",
"which",
"is",
"really",
"far",
"from",
"deep",
"learning",
"before",
"we",
"go",
"on",
"how",
"many",
"weights",
"does",
"our",
"model",
"have",
"each",
"label",
"or",
"output",
"is",
"connected",
"to",
"each",
"pixel",
"or",
"input",
"and",
"there's",
"784",
"inputs",
"and",
"there's",
"10",
"outputs",
"so",
"there's",
"gonna",
"be",
"a",
"total",
"of",
"7840",
"weights",
"in",
"our",
"model",
"and",
"actually",
"I",
"lied",
"to",
"you",
"there's",
"a",
"few",
"more",
"each",
"perceptron",
"has",
"it's",
"called",
"a",
"bias",
"term",
"which",
"is",
"an",
"input",
"always",
"set",
"to",
"one",
"you",
"don't",
"really",
"have",
"to",
"worry",
"about",
"that",
"but",
"to",
"get",
"the",
"exact",
"answer",
"there's",
"really",
"7850",
"parameters",
"for",
"this",
"model",
"to",
"learn",
"you",
"can",
"always",
"check",
"that",
"by",
"calling",
"model",
"",
"summary",
"in",
"fact",
"let's",
"do",
"that",
"quickly",
"now",
"so",
"as",
"you",
"can",
"see",
"the",
"flattened",
"layer",
"has",
"no",
"trainable",
"parameters",
"since",
"it",
"always",
"is",
"the",
"same",
"thing",
"every",
"time",
"and",
"the",
"dense",
"layer",
"has",
"7850",
"trainable",
"parameters",
"despite",
"having",
"all",
"these",
"parameters",
"our",
"model",
"can",
"actually",
"only",
"look",
"at",
"individual",
"correlations",
"between",
"a",
"pixel",
"and",
"a",
"label",
"if",
"you",
"want",
"to",
"capture",
"interactions",
"between",
"pixels",
"we",
"need",
"to",
"make",
"our",
"model",
"more",
"complicated",
"a",
"multi-layer",
"perceptron",
"takes",
"the",
"output",
"of",
"some",
"number",
"of",
"perceptrons",
"and",
"uses",
"them",
"as",
"input",
"to",
"more",
"perceptrons",
"here",
"the",
"input",
"comes",
"in",
"from",
"the",
"bottom",
"and",
"there's",
"a",
"hidden",
"intermediate",
"layer",
"the",
"intermediate",
"perceptrons",
"were",
"just",
"like",
"the",
"output",
"perceptrons",
"but",
"they",
"don't",
"classify",
"anything",
"they",
"just",
"output",
"numbers",
"typically",
"these",
"days",
"hidden",
"layers",
"use",
"an",
"activation",
"function",
"called",
"relu",
"a",
"rectified",
"linear",
"unit",
"a",
"complicated",
"name",
"for",
"unbelievably",
"simple",
"algorithm",
"it",
"just",
"truncates",
"the",
"negative",
"values",
"basically",
"it",
"turns",
"out",
"all",
"nonlinear",
"activation",
"functions",
"work",
"very",
"similarly",
"and",
"reloj",
"is",
"just",
"really",
"fast",
"and",
"has",
"some",
"other",
"benefits",
"so",
"it's",
"used",
"for",
"intermediate",
"layers",
"most",
"of",
"the",
"time",
"okay",
"you",
"can",
"try",
"to",
"modify",
"our",
"existing",
"code",
"or",
"you",
"could",
"take",
"a",
"look",
"at",
"MLP",
"type",
"pie",
"where",
"we",
"set",
"this",
"up",
"for",
"you",
"this",
"code",
"is",
"super",
"similar",
"it's",
"our",
"perceptron",
"model",
"with",
"really",
"just",
"a",
"single",
"important",
"line",
"added",
"and",
"that's",
"line",
"40",
"and",
"what",
"this",
"line",
"does",
"is",
"it",
"adds",
"a",
"second",
"dense",
"layer",
"with",
"a",
"number",
"of",
"hidden",
"nodes",
"now",
"we",
"set",
"this",
"in",
"config",
"that",
"hidden",
"nodes",
"200",
"but",
"you",
"can",
"definitely",
"try",
"other",
"numbers",
"now",
"let's",
"run",
"MLP",
"type",
"I",
"and",
"see",
"what",
"happens",
"one",
"thing",
"you'll",
"notice",
"right",
"away",
"is",
"that",
"this",
"model",
"takes",
"a",
"lot",
"longer",
"to",
"Train",
"but",
"over",
"time",
"it",
"gets",
"better",
"now",
"there's",
"another",
"issue",
"that's",
"more",
"subtle",
"but",
"super",
"important",
"which",
"is",
"that",
"our",
"accuracy",
"now",
"starts",
"to",
"get",
"higher",
"than",
"our",
"validation",
"accuracy",
"in",
"fact",
"if",
"you",
"run",
"this",
"model",
"for",
"a",
"while",
"the",
"accuracy",
"will",
"get",
"a",
"lot",
"better",
"and",
"the",
"validation",
"accuracy",
"will",
"not",
"improve",
"this",
"is",
"a",
"phenomenon",
"known",
"as",
"overfitting",
"as",
"models",
"become",
"more",
"complicated",
"overfitting",
"becomes",
"more",
"and",
"more",
"of",
"an",
"issue",
"and",
"it",
"can",
"happen",
"in",
"all",
"kinds",
"of",
"domains",
"including",
"single",
"variable",
"regression",
"here's",
"the",
"line",
"in",
"the",
"middle",
"is",
"a",
"little",
"more",
"free",
"than",
"the",
"straight",
"line",
"is",
"on",
"the",
"left",
"but",
"if",
"we",
"let",
"our",
"line",
"move",
"around",
"too",
"much",
"it",
"can",
"just",
"go",
"through",
"all",
"the",
"points",
"without",
"really",
"capturing",
"the",
"data",
"how",
"do",
"you",
"know",
"if",
"you're",
"overfitting",
"when",
"you're",
"training",
"accuracy",
"is",
"better",
"than",
"your",
"validation",
"accuracy",
"remember",
"that",
"our",
"validation",
"accuracy",
"is",
"the",
"accuracy",
"on",
"data",
"that",
"the",
"model",
"did",
"not",
"see",
"while",
"it",
"was",
"training",
"so",
"the",
"validation",
"accuracy",
"is",
"a",
"better",
"estimate",
"of",
"how",
"our",
"model",
"is",
"actually",
"going",
"to",
"do",
"try",
"setting",
"the",
"number",
"of",
"hidden",
"nodes",
"to",
"a",
"larger",
"and",
"larger",
"number",
"and",
"see",
"what",
"happens",
"what",
"happens",
"oh",
"wait",
"okay",
"we're",
"back",
"maybe",
"that's",
"took",
"you",
"an",
"hour",
"if",
"you",
"really",
"did",
"it",
"probably",
"the",
"training",
"accuracy",
"gets",
"better",
"and",
"better",
"but",
"the",
"validation",
"accuracy",
"or",
"accurate",
"send",
"into",
"the",
"model",
"hasn't",
"seen",
"before",
"gets",
"worse",
"and",
"worse",
"or",
"at",
"least",
"just",
"flattens",
"out",
"as",
"models",
"get",
"more",
"and",
"more",
"complicated",
"they",
"have",
"the",
"potential",
"to",
"do",
"better",
"and",
"better",
"but",
"overfitting",
"becomes",
"more",
"and",
"more",
"of",
"a",
"problem",
"in",
"general",
"overfitting",
"is",
"a",
"huge",
"problem",
"with",
"neural",
"nets",
"but",
"there's",
"actually",
"one",
"awesome",
"silver",
"bullet",
"and",
"that",
"silver",
"bullet",
"is",
"dropout",
"dropout",
"is",
"a",
"simple",
"easy",
"to",
"explain",
"algorithm",
"that",
"helps",
"a",
"ton",
"on",
"every",
"batch",
"of",
"data",
"we",
"said",
"some",
"fraction",
"of",
"the",
"inputs",
"in",
"a",
"layer",
"to",
"zero",
"why",
"is",
"this",
"a",
"good",
"idea",
"you",
"might",
"want",
"to",
"stop",
"the",
"video",
"and",
"to",
"think",
"about",
"this",
"for",
"a",
"second",
"the",
"way",
"I",
"like",
"to",
"think",
"about",
"it",
"is",
"that",
"it",
"forces",
"the",
"network",
"to",
"learn",
"more",
"than",
"one",
"reason",
"for",
"every",
"classification",
"imagine",
"a",
"pixel",
"in",
"the",
"upper",
"left",
"was",
"always",
"lit",
"up",
"if",
"and",
"only",
"if",
"the",
"digit",
"was",
"a",
"seven",
"our",
"network",
"could",
"happily",
"learn",
"the",
"only",
"needs",
"to",
"look",
"at",
"the",
"upper",
"left-hand",
"digit",
"to",
"decide",
"if",
"the",
"handwritten",
"number",
"was",
"a",
"seven",
"to",
"optimize",
"the",
"loss",
"in",
"the",
"training",
"data",
"but",
"drop",
"out",
"would",
"force",
"the",
"network",
"to",
"learn",
"multiple",
"pathways",
"for",
"deciding",
"if",
"a",
"digit",
"is",
"a",
"seven",
"because",
"some",
"fraction",
"of",
"the",
"time",
"that",
"value",
"would",
"be",
"hidden",
"dropout",
"turns",
"off",
"when",
"you",
"deploy",
"your",
"model",
"or",
"when",
"you",
"run",
"your",
"model",
"on",
"a",
"held",
"out",
"set",
"it's",
"really",
"easy",
"to",
"add",
"you",
"should",
"just",
"add",
"dropout",
"layers",
"between",
"your",
"perceptron",
"layers",
"and",
"check",
"out",
"what",
"it",
"does",
"you",
"now",
"when",
"we",
"train",
"our",
"model",
"the",
"training",
"accuracy",
"is",
"actually",
"worse",
"than",
"the",
"validation",
"accuracy",
"but",
"the",
"great",
"thing",
"is",
"that",
"our",
"validation",
"accuracy",
"can",
"keep",
"going",
"up",
"as",
"we",
"make",
"our",
"model",
"more",
"and",
"more",
"complicated",
"a",
"great",
"rule",
"of",
"thumb",
"is",
"this",
"if",
"you're",
"training",
"accuracy",
"is",
"higher",
"than",
"your",
"validation",
"or",
"test",
"accuracy",
"you're",
"overfitting",
"if",
"you",
"are",
"overfitting",
"anything",
"you",
"can",
"do",
"to",
"make",
"your",
"model",
"fancier",
"or",
"more",
"complicated",
"is",
"only",
"going",
"to",
"hurt",
"you",
"you",
"need",
"to",
"stop",
"and",
"fix",
"that",
"overfitting",
"and",
"the",
"easiest",
"way",
"to",
"fix",
"overfitting",
"is",
"almost",
"always",
"that",
"dropout",
"it's",
"typically",
"put",
"between",
"every",
"layer",
"with",
"free",
"parameters",
"so",
"this",
"was",
"part",
"of",
"the",
"densest",
"video",
"that",
"we're",
"going",
"to",
"make",
"and",
"we",
"covered",
"a",
"ton",
"of",
"material",
"we",
"covered",
"overfitting",
"we",
"covered",
"data",
"normalization",
"we",
"covered",
"building",
"a",
"multi",
"class",
"perceptron",
"and",
"a",
"multi-layer",
"perceptron",
"but",
"we",
"actually",
"still",
"haven't",
"squeezed",
"out",
"all",
"the",
"performance",
"that",
"we",
"can",
"out",
"of",
"a",
"data",
"set",
"like",
"this",
"and",
"to",
"get",
"that",
"final",
"ounce",
"of",
"performance",
"we're",
"gonna",
"have",
"to",
"build",
"a",
"convolutional",
"neural",
"network",
"and",
"I",
"know",
"you",
"guys",
"are",
"excited",
"to",
"build",
"a",
"convolutional",
"neural",
"network",
"so",
"stay",
"tuned",
"for",
"the",
"next",
"video",
"well",
"guys",
"it's",
"my",
"dream",
"to",
"be",
"a",
"YouTube",
"celebrity",
"and",
"I",
"need",
"your",
"help",
"subscribe",
"is",
"that",
"that's",
"how",
"it",
"works",
"right",
"like",
"down",
"or",
"up",
"or",
"I",
"don't",
"know",
"like",
"you",
"open",
"a",
"box",
"like",
"over"
] | [
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"better.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"it...",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"which",
"is",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"making.",
"Remember",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"py",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"hot",
"encoding",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"transformation?",
"It's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"0.",
"Stop",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"on.",
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"same.",
"Dense",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"perceptrons",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"our",
"mode.l",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"it.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"1.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"perceptrons.",
"You",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"than",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"you",
"predict",
"",
"one.",
"Remember",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"worse.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"that.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"it.",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"dot",
"",
"",
"float.",
"If",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"py",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"enough.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"learning.",
"Before",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"reLU",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"reLU",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"dot",
"py",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"dropout.",
"Dropout",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
""
] | [
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
6,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
7,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
7,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0
] |
wzy8jI-duEQ | [
"we",
"need",
"to",
"talk",
"about",
"convolutional",
"neural",
"networks",
"so",
"far",
"everything",
"that",
"we've",
"done",
"applies",
"to",
"any",
"type",
"of",
"input",
"multi-layer",
"perceptrons",
"is",
"a",
"generic",
"algorithm",
"that",
"you",
"can",
"use",
"on",
"literally",
"any",
"kind",
"of",
"input",
"if",
"you",
"can",
"get",
"it",
"into",
"an",
"array",
"of",
"numbers",
"but",
"convolutional",
"neural",
"networks",
"only",
"apply",
"to",
"certain",
"data",
"sets",
"and",
"images",
"are",
"one",
"of",
"them",
"the",
"reason",
"is",
"when",
"we",
"apply",
"a",
"multi-layer",
"perceptron",
"it",
"throws",
"out",
"a",
"lot",
"of",
"data",
"when",
"my",
"little",
"friend",
"here",
"looks",
"at",
"something",
"and",
"gets",
"an",
"image",
"the",
"image",
"actually",
"has",
"some",
"structure",
"to",
"it",
"it's",
"a",
"2d",
"array",
"and",
"the",
"XY",
"coordinates",
"we",
"have",
"an",
"intuition",
"that",
"they",
"do",
"matter",
"and",
"if",
"I",
"took",
"an",
"image",
"and",
"I",
"shifted",
"every",
"pixel",
"to",
"the",
"left",
"all",
"the",
"numbers",
"change",
"but",
"it's",
"actually",
"in",
"that",
"image",
"probably",
"stays",
"the",
"same",
"so",
"we",
"need",
"some",
"new",
"mathematical",
"operators",
"that",
"take",
"advantage",
"of",
"that",
"and",
"the",
"operator",
"that's",
"generally",
"used",
"is",
"called",
"a",
"convolution",
"convolutions",
"have",
"been",
"around",
"for",
"a",
"really",
"long",
"time",
"even",
"convolutional",
"neural",
"networks",
"have",
"been",
"around",
"for",
"a",
"long",
"time",
"but",
"around",
"2011",
"or",
"2012",
"applying",
"convolutions",
"to",
"object",
"recognition",
"inside",
"images",
"with",
"neural",
"nets",
"went",
"mainstream",
"with",
"huge",
"success",
"the",
"task",
"of",
"recognizing",
"what's",
"in",
"an",
"arbitrary",
"image",
"went",
"from",
"being",
"basically",
"impossible",
"for",
"any",
"machine",
"learning",
"algorithm",
"to",
"having",
"better",
"than",
"human",
"level",
"accuracy",
"in",
"many",
"cases",
"using",
"CNN's",
"this",
"kind",
"of",
"improvement",
"for",
"mere",
"30",
"percent",
"error",
"rate",
"to",
"better",
"than",
"human",
"accuracy",
"over",
"just",
"a",
"few",
"years",
"is",
"probably",
"one",
"of",
"the",
"biggest",
"breakthroughs",
"in",
"AI",
"and",
"it's",
"probably",
"a",
"big",
"part",
"of",
"the",
"reason",
"you're",
"actually",
"watching",
"this",
"video",
"let's",
"apply",
"convolutions",
"to",
"our",
"image",
"recognition",
"problem",
"what",
"is",
"a",
"convolution",
"now",
"generally",
"speaking",
"there's",
"one",
"D",
"convolutions",
"and",
"two",
"D",
"convolutions",
"and",
"three",
"D",
"convolutions",
"and",
"you",
"might",
"have",
"seen",
"a",
"convolution",
"in",
"signal",
"processing",
"or",
"in",
"your",
"math",
"class",
"involving",
"somehow",
"Fourier",
"transforms",
"but",
"in",
"this",
"case",
"what",
"we",
"mean",
"by",
"convolution",
"is",
"actually",
"a",
"2d",
"discrete",
"convolution",
"and",
"so",
"you",
"can",
"think",
"of",
"that",
"as",
"sliding",
"a",
"window",
"of",
"weights",
"across",
"an",
"image",
"or",
"more",
"practically",
"you",
"can",
"think",
"of",
"it",
"as",
"very",
"low-budget",
"Photoshop",
"filter",
"so",
"assuming",
"you're",
"in",
"the",
"right",
"directory",
"you",
"can",
"find",
"a",
"little",
"tool",
"I",
"wrote",
"called",
"con",
"demo",
"this",
"is",
"mostly",
"for",
"demonstration",
"purposes",
"I",
"start",
"with",
"the",
"kernel",
"set",
"to",
"a",
"three",
"by",
"three",
"array",
"where",
"each",
"value",
"is",
"equal",
"to",
"0.1",
"and",
"now",
"what",
"this",
"convolution",
"does",
"is",
"it",
"scans",
"across",
"the",
"image",
"and",
"it",
"takes",
"each",
"pixel",
"value",
"in",
"a",
"3x3",
"chunk",
"and",
"it",
"multiplies",
"it",
"by",
"0.1",
"and",
"then",
"sums",
"the",
"number",
"and",
"then",
"puts",
"the",
"sum",
"in",
"the",
"first",
"value",
"of",
"the",
"output",
"image",
"now",
"we",
"step",
"one",
"pixel",
"of",
"the",
"right",
"and",
"we",
"do",
"the",
"same",
"thing",
"with",
"the",
"same",
"weights",
"and",
"we",
"do",
"it",
"over",
"and",
"over",
"and",
"over",
"for",
"every",
"pixel",
"in",
"the",
"image",
"this",
"convolution",
"basically",
"averages",
"over",
"3x3",
"block",
"so",
"essentially",
"you",
"can",
"think",
"of",
"it",
"as",
"a",
"blur",
"okay",
"so",
"what",
"do",
"you",
"think",
"this",
"does",
"if",
"I",
"make",
"the",
"middle",
"of",
"the",
"kernel",
"1",
"and",
"all",
"the",
"other",
"numbers",
"0",
"I",
"actually",
"get",
"the",
"original",
"image",
"back",
"and",
"now",
"what",
"do",
"you",
"think",
"this",
"does",
"if",
"I",
"make",
"the",
"middle",
"of",
"the",
"kernel",
"2",
"and",
"all",
"the",
"other",
"numbers",
"0",
"it",
"actually",
"makes",
"everything",
"brighter",
"which",
"kind",
"of",
"makes",
"sense",
"because",
"it",
"multiplies",
"each",
"of",
"the",
"pixels",
"by",
"2",
"exactly",
"and",
"now",
"I",
"won't",
"go",
"through",
"this",
"I'll",
"leave",
"this",
"to",
"you",
"but",
"you",
"should",
"think",
"about",
"what",
"does",
"this",
"do",
"if",
"I",
"make",
"the",
"middle",
"of",
"the",
"kernel",
"1",
"and",
"the",
"number",
"of",
"above",
"it",
"negative",
"1",
"or",
"what",
"do",
"you",
"think",
"this",
"does",
"if",
"I",
"make",
"the",
"middle",
"of",
"the",
"kernel",
"1",
"and",
"all",
"the",
"others",
"are",
"numbers",
"around",
"it",
"negative",
"0.1",
"and",
"if",
"you",
"play",
"with",
"this",
"conv",
"demo",
"for",
"a",
"while",
"you'll",
"get",
"a",
"great",
"intuition",
"for",
"what",
"convolutions",
"can",
"do",
"there's",
"actually",
"one",
"more",
"piece",
"of",
"this",
"that's",
"important",
"which",
"is",
"how",
"we",
"do",
"convolution",
"on",
"multiple",
"images",
"and",
"a",
"really",
"important",
"case",
"is",
"where",
"this",
"happens",
"on",
"color",
"images",
"so",
"actually",
"my",
"little",
"dog",
"was",
"originally",
"a",
"color",
"image",
"so",
"the",
"way",
"we",
"pass",
"it",
"into",
"the",
"neural",
"net",
"is",
"we",
"broke",
"it",
"up",
"into",
"red",
"green",
"and",
"blue",
"components",
"so",
"actually",
"we",
"do",
"a",
"3x3",
"convolution",
"on",
"the",
"red",
"data",
"the",
"green",
"data",
"the",
"blue",
"data",
"and",
"then",
"we",
"add",
"up",
"all",
"the",
"results",
"so",
"sometimes",
"convolutions",
"take",
"a",
"step",
"of",
"more",
"than",
"one",
"if",
"each",
"iteration",
"moved",
"by",
"a",
"step",
"of",
"two",
"we",
"would",
"say",
"that",
"the",
"convolution",
"had",
"a",
"stride",
"of",
"two",
"how",
"we",
"handled",
"the",
"edges",
"also",
"matters",
"if",
"we",
"do",
"a",
"3x3",
"convolution",
"on",
"an",
"image",
"and",
"we",
"don't",
"go",
"over",
"the",
"edges",
"the",
"output",
"image",
"is",
"a",
"little",
"smaller",
"than",
"the",
"input",
"image",
"this",
"is",
"what",
"Kerris",
"does",
"by",
"default",
"so",
"if",
"you",
"want",
"to",
"preserve",
"the",
"image",
"size",
"you",
"have",
"to",
"add",
"zeros",
"around",
"the",
"input",
"image",
"and",
"that's",
"called",
"zero",
"padding",
"now",
"there's",
"another",
"simpler",
"transformation",
"also",
"very",
"common",
"in",
"neural",
"networks",
"called",
"pooling",
"if",
"convolutions",
"are",
"a",
"bad",
"photoshop",
"filter",
"pooling",
"is",
"like",
"a",
"bad",
"resizing",
"algorithm",
"typically",
"pooling",
"takes",
"a",
"2x2",
"region",
"of",
"an",
"image",
"and",
"chooses",
"the",
"max",
"value",
"in",
"each",
"region",
"this",
"is",
"max",
"pooling",
"average",
"pooling",
"takes",
"the",
"average",
"in",
"each",
"region",
"either",
"way",
"this",
"shrinks",
"the",
"image",
"by",
"a",
"factor",
"of",
"two",
"you",
"can",
"actually",
"achieve",
"similar",
"results",
"with",
"strides",
"but",
"we",
"want",
"to",
"shrink",
"down",
"the",
"image",
"so",
"we",
"can",
"do",
"convolutions",
"at",
"different",
"scales",
"now",
"let's",
"go",
"to",
"the",
"code",
"and",
"put",
"it",
"all",
"together",
"so",
"open",
"up",
"CNN",
"Pi",
"and",
"you'll",
"notice",
"that",
"this",
"is",
"very",
"very",
"similar",
"Tori",
"left",
"off",
"in",
"the",
"last",
"video",
"of",
"a",
"multi-layer",
"perceptron",
"but",
"there's",
"a",
"nasty",
"little",
"wrinkle",
"on",
"lines",
"19",
"and",
"20",
"and",
"that's",
"because",
"Kerris",
"is",
"2d",
"convolutions",
"want",
"three-dimensional",
"input",
"because",
"most",
"images",
"are",
"actually",
"two-dimensional",
"but",
"then",
"have",
"a",
"third",
"dimension",
"for",
"color",
"our",
"images",
"happen",
"to",
"be",
"two-dimensional",
"only",
"because",
"they're",
"grayscale",
"and",
"they",
"don't",
"have",
"a",
"color",
"dimension",
"so",
"we",
"need",
"to",
"use",
"the",
"handy",
"reshape",
"function",
"that",
"takes",
"our",
"image",
"and",
"adds",
"an",
"extra",
"dimension",
"of",
"length",
"one",
"to",
"fit",
"Harris's",
"convolution",
"API",
"now",
"line",
"29",
"is",
"the",
"others",
"line",
"that",
"changes",
"until",
"now",
"we've",
"actually",
"flattened",
"out",
"all",
"of",
"our",
"models",
"for",
"perceptrons",
"but",
"in",
"this",
"case",
"we're",
"going",
"to",
"do",
"a",
"convolution",
"instead",
"of",
"the",
"flattening",
"notice",
"that",
"we",
"still",
"have",
"to",
"explicitly",
"tell",
"our",
"model",
"that",
"the",
"input",
"shape",
"is",
"28",
"by",
"28",
"by",
"1",
"we're",
"actually",
"doing",
"30",
"to",
"3x3",
"convolutions",
"in",
"parallel",
"and",
"we're",
"going",
"to",
"need",
"to",
"learn",
"the",
"weights",
"of",
"each",
"of",
"those",
"convolution",
"parameters",
"next",
"we",
"had",
"a",
"max",
"pooling",
"layer",
"which",
"shrinks",
"down",
"the",
"network",
"then",
"we",
"had",
"a",
"flatten",
"layer",
"because",
"the",
"next",
"and",
"Slayer",
"is",
"a",
"perceptron",
"and",
"expects",
"a",
"one",
"dimensional",
"input",
"let's",
"try",
"running",
"our",
"model",
"but",
"before",
"we",
"do",
"it",
"let's",
"be",
"sure",
"to",
"call",
"model",
"death",
"summary",
"and",
"check",
"out",
"the",
"output",
"okay",
"because",
"we're",
"in",
"a",
"new",
"directory",
"we",
"need",
"these",
"called",
"W",
"and",
"B",
"and",
"knit",
"one",
"more",
"time",
"to",
"set",
"this",
"up",
"we",
"can",
"use",
"the",
"same",
"user",
"name",
"and",
"we",
"can",
"optionally",
"select",
"a",
"new",
"project",
"or",
"use",
"our",
"previous",
"project",
"if",
"you've",
"been",
"following",
"along",
"with",
"previous",
"videos",
"now",
"Python",
"CNN",
"PI",
"actually",
"trains",
"the",
"model",
"and",
"here's",
"where",
"a",
"GPU",
"would",
"start",
"to",
"really",
"speed",
"things",
"up",
"there's",
"only",
"320",
"parameters",
"in",
"our",
"convolution",
"layer",
"but",
"they",
"dramatically",
"affect",
"the",
"output",
"you",
"can",
"see",
"because",
"we",
"don't",
"have",
"pooling",
"it",
"actually",
"shrinks",
"our",
"image",
"input",
"from",
"28",
"by",
"28",
"to",
"26",
"by",
"26",
"in",
"the",
"convolution",
"but",
"it",
"actually",
"makes",
"32",
"different",
"output",
"images",
"so",
"the",
"output",
"size",
"of",
"our",
"convolution",
"layer",
"is",
"really",
"large",
"the",
"max",
"pooling",
"layer",
"has",
"no",
"free",
"parameters",
"because",
"it",
"always",
"does",
"the",
"same",
"thing",
"but",
"it",
"cuts",
"the",
"size",
"of",
"our",
"images",
"in",
"half",
"the",
"flattened",
"layer",
"of",
"course",
"also",
"has",
"no",
"free",
"parameters",
"the",
"hidden",
"dense",
"layer",
"has",
"a",
"ton",
"of",
"free",
"parameters",
"because",
"it",
"has",
"a",
"hundred",
"and",
"twenty",
"eight",
"outputs",
"and",
"five",
"thousand",
"four",
"hundred",
"and",
"eight",
"inputs",
"our",
"total",
"model",
"has",
"nearly",
"1",
"million",
"free",
"parameters",
"and",
"only",
"60,000",
"training",
"data",
"points",
"so",
"what",
"should",
"we",
"be",
"worried",
"about",
"I",
"hope",
"you",
"guessed",
"overfitting",
"because",
"if",
"you",
"did",
"that",
"means",
"you've",
"been",
"paying",
"attention",
"and",
"I",
"hope",
"that",
"you're",
"thinking",
"if",
"I",
"have",
"overfitting",
"I",
"should",
"do",
"one",
"thing",
"and",
"that",
"is",
"to",
"add",
"dropout",
"now",
"if",
"you",
"were",
"my",
"student",
"and",
"we",
"were",
"in",
"person",
"I",
"would",
"make",
"you",
"do",
"that",
"on",
"your",
"own",
"to",
"check",
"understanding",
"I",
"can't",
"do",
"that",
"on",
"the",
"video",
"but",
"I",
"think",
"you",
"should",
"try",
"I'll",
"show",
"you",
"how",
"to",
"add",
"dropout",
"to",
"the",
"network",
"and",
"there's",
"more",
"than",
"one",
"way",
"to",
"do",
"it",
"here's",
"how",
"I",
"would",
"do",
"it",
"typically",
"you",
"want",
"to",
"put",
"dropout",
"between",
"layers",
"that",
"actually",
"have",
"a",
"free",
"parameter",
"so",
"in",
"this",
"case",
"it'll",
"be",
"after",
"the",
"max",
"pooling",
"layer",
"and",
"then",
"after",
"the",
"final",
"dense",
"layer",
"you",
"could",
"also",
"put",
"dropout",
"before",
"the",
"very",
"first",
"layer",
"typical",
"inputs",
"to",
"the",
"dropout",
"is",
"about",
"0.4",
"which",
"means",
"that",
"40%",
"of",
"the",
"things",
"coming",
"into",
"the",
"drop",
"out",
"gets",
"set",
"to",
"zero",
"you",
"could",
"set",
"this",
"anywhere",
"between",
"20%",
"and",
"50%",
"it",
"tends",
"to",
"not",
"matter",
"that",
"much",
"this",
"is",
"gonna",
"take",
"a",
"while",
"to",
"train",
"so",
"what",
"we",
"wait",
"I'll",
"tell",
"you",
"about",
"one",
"more",
"improvement",
"that",
"we",
"have",
"we're",
"actually",
"at",
"98%",
"accuracy",
"so",
"but",
"to",
"get",
"to",
"99%",
"accuracy",
"we",
"need",
"to",
"have",
"multiple",
"convolutional",
"layers",
"and",
"the",
"intuition",
"for",
"why",
"is",
"it",
"a",
"convolution",
"only",
"acts",
"at",
"one",
"scale",
"but",
"if",
"we",
"shrink",
"the",
"image",
"down",
"and",
"we",
"do",
"another",
"convolution",
"then",
"we",
"can",
"detect",
"patterns",
"and",
"multiple",
"scales",
"so",
"a",
"typical",
"architecture",
"for",
"most",
"object",
"recognition",
"tasks",
"will",
"actually",
"have",
"multiple",
"convolutions",
"and",
"some",
"kind",
"of",
"shrinking",
"operation",
"in",
"between",
"the",
"convolutions",
"max",
"pooling",
"is",
"probably",
"the",
"most",
"common",
"but",
"you'll",
"see",
"other",
"strategies",
"for",
"shrinking",
"the",
"image",
"down",
"so",
"this",
"diagram",
"actually",
"lays",
"out",
"a",
"very",
"typical",
"convolutional",
"neural",
"network",
"the",
"bottom",
"here",
"is",
"the",
"input",
"eight",
"and",
"that's",
"actually",
"the",
"digit",
"8",
"from",
"the",
"same",
"data",
"set",
"we're",
"looking",
"at",
"and",
"then",
"the",
"next",
"layer",
"from",
"the",
"bottom",
"is",
"the",
"first",
"convolutional",
"layer",
"then",
"there's",
"another",
"max",
"pooling",
"layer",
"followed",
"by",
"another",
"convolutional",
"layer",
"followed",
"by",
"another",
"max",
"pooling",
"layer",
"followed",
"by",
"some",
"hidden",
"layers",
"and",
"if",
"you",
"look",
"closely",
"you",
"can",
"see",
"the",
"output",
"that",
"the",
"eighth",
"neuron",
"is",
"lit",
"up",
"on",
"the",
"top",
"I",
"love",
"this",
"visualization",
"because",
"you",
"can",
"see",
"all",
"the",
"crazy",
"things",
"the",
"convolutions",
"do",
"now",
"here's",
"a",
"challenge",
"can",
"you",
"actually",
"create",
"this",
"network",
"by",
"modifying",
"CNN",
"pi",
"so",
"stop",
"this",
"video",
"and",
"give",
"it",
"a",
"try",
"if",
"you",
"like",
"I",
"do",
"it",
"by",
"adding",
"two",
"layers",
"in",
"the",
"middle",
"of",
"this",
"network",
"you",
"can",
"actually",
"tune",
"the",
"number",
"of",
"outputs",
"of",
"this",
"layer",
"and",
"the",
"number",
"of",
"nodes",
"in",
"the",
"hidden",
"layer",
"experiment",
"see",
"if",
"you",
"can",
"build",
"interesting",
"network",
"architectures",
"that",
"get",
"higher",
"accuracy",
"we're",
"actually",
"getting",
"almost",
"perfect",
"accuracy",
"on",
"this",
"data",
"set",
"at",
"this",
"point",
"so",
"it",
"might",
"be",
"time",
"to",
"try",
"applying",
"this",
"to",
"something",
"else",
"and",
"for",
"your",
"educational",
"entertainment",
"I",
"have",
"a",
"completely",
"new",
"but",
"very",
"similar",
"data",
"set",
"called",
"fashion",
"M",
"NIST",
"it's",
"60,000",
"images",
"but",
"instead",
"of",
"being",
"handwritten",
"numbers",
"they're",
"images",
"of",
"clothes",
"and",
"the",
"categories",
"are",
"a",
"t-shirt",
"trouser",
"pullover",
"dress",
"coat",
"sandal",
"shirts",
"sneaker",
"bag",
"and",
"ankle",
"boot",
"in",
"fact",
"if",
"you",
"open",
"up",
"fashion",
"dot",
"pie",
"I",
"have",
"some",
"skeleton",
"code",
"that",
"starts",
"off",
"where",
"this",
"whole",
"set",
"of",
"lessons",
"began",
"with",
"a",
"very",
"very",
"basic",
"perceptron",
"can",
"you",
"apply",
"what",
"you've",
"learned",
"to",
"build",
"a",
"fashion",
"classifier",
"on",
"a",
"similar",
"data",
"set",
"let",
"me",
"know",
"how",
"it",
"goes",
"and",
"comment",
"below",
"okay",
"so",
"so",
"far",
"we've",
"covered",
"the",
"basic",
"introductory",
"class",
"into",
"neural",
"networks",
"we've",
"done",
"perceptrons",
"multi-layer",
"perceptrons",
"and",
"convolutional",
"neural",
"networks",
"this",
"should",
"be",
"a",
"basic",
"understanding",
"that",
"lets",
"you",
"actually",
"use",
"real",
"deep",
"learning",
"code",
"in",
"the",
"wild",
"but",
"from",
"here",
"on",
"out",
"it",
"gets",
"super",
"fun",
"we",
"can",
"apply",
"this",
"to",
"lots",
"of",
"different",
"applications",
"and",
"I",
"want",
"to",
"show",
"you",
"about",
"autoencoders",
"which",
"are",
"a",
"really",
"cool",
"architecture",
"I",
"want",
"to",
"show",
"you",
"about",
"transfer",
"learning",
"I",
"want",
"to",
"show",
"you",
"about",
"text",
"and",
"lots",
"of",
"other",
"things",
"but",
"you",
"should",
"actually",
"enjoy",
"the",
"knowledge",
"you",
"have",
"right",
"now",
"on",
"convolutional",
"neural",
"networks",
"go",
"out",
"and",
"build",
"an",
"object",
"classifier",
"on",
"a",
"new",
"set",
"of",
"data",
"I",
"think",
"you'll",
"really",
"have",
"fun",
"ok",
"yeah",
"you",
"know",
"just",
"came",
"from",
"board",
"meeting",
"and",
"they",
"told",
"me",
"if",
"I",
"don't",
"get",
"a",
"million",
"subscribers",
"next",
"week",
"they're",
"gonna",
"fire",
"me",
"so",
"really",
"mean",
"a",
"lot",
"if",
"you",
"guys",
"could",
"subscribe",
"and",
"like",
"and",
"click",
"on",
"my",
"patreon",
"what",
"else"
] | [
"We",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"networks.",
"So",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"convolution.",
"Convolutions",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Keras",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Py",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Keras",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Karas's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"dense",
"layer",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"input.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"dot",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Open",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Py",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"py",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
""
] | [
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0
] |
vbhEnEbj3JM | [
"hello",
"everybody",
"my",
"name",
"is",
"Chris",
"and",
"today",
"we're",
"gonna",
"talk",
"about",
"transfer",
"learning",
"I",
"think",
"transfer",
"learning",
"is",
"really",
"cool",
"because",
"it",
"lets",
"you",
"take",
"a",
"small",
"data",
"set",
"and",
"actually",
"create",
"a",
"really",
"accurate",
"model",
"we're",
"gonna",
"do",
"this",
"by",
"leveraging",
"very",
"large",
"networks",
"that",
"were",
"trained",
"for",
"many",
"hours",
"or",
"even",
"days",
"on",
"much",
"larger",
"data",
"sets",
"than",
"ours",
"and",
"actually",
"transfer",
"that",
"knowledge",
"into",
"our",
"own",
"network",
"made",
"specifically",
"for",
"our",
"classification",
"problem",
"so",
"today",
"we're",
"going",
"to",
"be",
"working",
"with",
"the",
"Freiburg",
"Grocery",
"data",
"set",
"which",
"is",
"a",
"small",
"data",
"set",
"about",
"four",
"thousand",
"images",
"of",
"various",
"grocery",
"products",
"and",
"we",
"want",
"to",
"train",
"our",
"classifier",
"to",
"tell",
"us",
"what",
"type",
"of",
"grocery",
"products",
"those",
"are",
"so",
"let's",
"take",
"a",
"look",
"at",
"the",
"data",
"so",
"first",
"we're",
"going",
"to",
"import",
"our",
"carrots",
"model",
"layers",
"so",
"we",
"can",
"we",
"can",
"build",
"a",
"carrots",
"model",
"and",
"we're",
"also",
"importing",
"ResNet",
"50",
"which",
"is",
"a",
"image",
"classification",
"network",
"actually",
"out",
"of",
"Microsoft",
"Research",
"that's",
"very",
"large",
"and",
"we're",
"going",
"to",
"be",
"able",
"to",
"transfer",
"knowledge",
"from",
"it",
"into",
"our",
"own",
"network",
"so",
"first",
"we",
"need",
"to",
"load",
"our",
"training",
"data",
"so",
"here",
"we're",
"splitting",
"our",
"training",
"data",
"into",
"a",
"train",
"and",
"a",
"test",
"as",
"well",
"as",
"extracting",
"the",
"class",
"names",
"from",
"this",
"utility",
"library",
"called",
"groceries",
"and",
"let's",
"take",
"a",
"look",
"at",
"one",
"of",
"those",
"images",
"actually",
"looks",
"like",
"there",
"you",
"go",
"jar",
"of",
"pickles",
"hopefully",
"we",
"can",
"train",
"our",
"machine",
"to",
"tell",
"us",
"that",
"so",
"let's",
"look",
"at",
"what",
"the",
"other",
"classes",
"in",
"the",
"dataset",
"look",
"like",
"we've",
"got",
"beans",
"cake",
"pasta",
"and",
"my",
"favorite",
"vinegar",
"all",
"right",
"let's",
"see",
"how",
"the",
"data",
"is",
"actually",
"distributed",
"so",
"as",
"you",
"can",
"see",
"some",
"of",
"the",
"classes",
"don't",
"have",
"nearly",
"as",
"many",
"examples",
"as",
"others",
"hopefully",
"transfer",
"learning",
"can",
"help",
"to",
"compensate",
"for",
"this",
"so",
"before",
"we",
"can",
"train",
"our",
"model",
"we",
"need",
"to",
"convert",
"our",
"categories",
"which",
"are",
"going",
"to",
"be",
"numbers",
"between",
"0",
"and",
"25",
"into",
"1",
"hot",
"encoded",
"vectors",
"so",
"we're",
"calling",
"two",
"categorical",
"on",
"our",
"labels",
"and",
"now",
"just",
"to",
"see",
"how",
"we",
"can",
"perform",
"on",
"this",
"data",
"set",
"with",
"a",
"very",
"simple",
"perceptron",
"let's",
"go",
"ahead",
"normalize",
"our",
"data",
"and",
"then",
"just",
"create",
"a",
"single",
"layer",
"perceptron",
"model",
"we're",
"going",
"to",
"use",
"categorical",
"cross-entropy",
"for",
"our",
"loss",
"because",
"this",
"is",
"a",
"multi-class",
"classification",
"problem",
"our",
"good",
"old",
"friend",
"the",
"atom",
"optimizer",
"and",
"we",
"also",
"want",
"to",
"view",
"accuracy",
"so",
"we",
"can",
"have",
"a",
"better",
"metric",
"to",
"comprehend",
"what's",
"going",
"on",
"lastly",
"we're",
"calling",
"W",
"in",
"it",
"so",
"we",
"can",
"visualize",
"our",
"metrics",
"and",
"let's",
"go",
"ahead",
"and",
"train",
"this",
"model",
"okay",
"so",
"looks",
"like",
"we",
"aren't",
"doing",
"so",
"well",
"our",
"validation",
"accuracy",
"is",
"point",
"zero",
"four",
"percent",
"this",
"is",
"this",
"is",
"very",
"troubling",
"our",
"extra",
"our",
"accuracy",
"on",
"the",
"training",
"data",
"is",
"even",
"lower",
"I",
"mean",
"I'm",
"I",
"look",
"at",
"this",
"and",
"I",
"I",
"feel",
"ill",
"there",
"has",
"to",
"be",
"a",
"better",
"way",
"so",
"Kerris",
"makes",
"it",
"really",
"easy",
"to",
"leverage",
"the",
"research",
"community's",
"progress",
"in",
"computer",
"vision",
"models",
"so",
"here",
"we're",
"going",
"to",
"import",
"resident",
"50",
"and",
"actually",
"download",
"the",
"pre",
"trained",
"weights",
"from",
"training",
"on",
"image",
"net",
"which",
"is",
"an",
"image",
"data",
"set",
"with",
"millions",
"of",
"images",
"that",
"takes",
"many",
"days",
"to",
"train",
"so",
"with",
"this",
"one",
"line",
"we're",
"pulling",
"in",
"cutting-edge",
"computer",
"vision",
"research",
"let's",
"go",
"ahead",
"and",
"take",
"a",
"look",
"at",
"a",
"model",
"summary",
"to",
"see",
"what",
"this",
"network",
"looks",
"like",
"oh",
"man",
"so",
"many",
"layers",
"resident",
"50",
"is",
"much",
"more",
"complicated",
"than",
"our",
"simple",
"perceptron",
"you",
"can",
"see",
"things",
"like",
"batch",
"normalization",
"many",
"different",
"convolutions",
"and",
"then",
"even",
"this",
"funny",
"add",
"layer",
"so",
"what",
"resonate",
"does",
"is",
"it",
"actually",
"branches",
"off",
"and",
"takes",
"features",
"from",
"earlier",
"in",
"the",
"network",
"and",
"adds",
"them",
"back",
"in",
"in",
"later",
"layers",
"and",
"this",
"helps",
"the",
"network",
"train",
"better",
"and",
"allows",
"researchers",
"to",
"make",
"an",
"even",
"deeper",
"network",
"which",
"gives",
"it",
"more",
"expressive",
"ility",
"and",
"accuracy",
"I",
"can",
"just",
"keep",
"on",
"scrolling",
"so",
"to",
"see",
"what",
"this",
"network",
"can",
"actually",
"do",
"let's",
"run",
"it",
"on",
"a",
"picture",
"of",
"an",
"elephant",
"because",
"why",
"not",
"so",
"here",
"we're",
"loading",
"in",
"our",
"elephant",
"we're",
"changing",
"its",
"size",
"to",
"224",
"pixels",
"by",
"224",
"pixels",
"because",
"the",
"network",
"expects",
"that",
"size",
"then",
"we're",
"expanding",
"the",
"dimensions",
"because",
"we",
"need",
"to",
"include",
"our",
"batch",
"dimension",
"and",
"we",
"call",
"this",
"really",
"important",
"function",
"pre",
"process",
"input",
"so",
"when",
"they",
"train",
"ResNet",
"the",
"researchers",
"used",
"a",
"very",
"specific",
"way",
"pre",
"processing",
"the",
"images",
"and",
"we're",
"going",
"to",
"use",
"their",
"exact",
"same",
"logic",
"to",
"do",
"that",
"on",
"our",
"own",
"data",
"so",
"that",
"we",
"can",
"have",
"high",
"accuracy",
"results",
"coming",
"out",
"of",
"the",
"model",
"lastly",
"we",
"just",
"call",
"predict",
"and",
"we're",
"using",
"this",
"nice",
"helper",
"method",
"decode",
"predictions",
"which",
"are",
"going",
"to",
"change",
"the",
"the",
"various",
"indices",
"into",
"the",
"last",
"layer",
"and",
"tell",
"us",
"exactly",
"what",
"category",
"that",
"it's",
"predicting",
"look",
"at",
"that",
"the",
"network",
"output",
"Tusker",
"with",
"49",
"percent",
"accuracy",
"an",
"indian",
"elephant",
"with",
"thirty-four",
"percent",
"accuracy",
"and",
"there's",
"a",
"slight",
"chance",
"we're",
"looking",
"at",
"an",
"African",
"elephant",
"now",
"I",
"personally",
"probably",
"wouldn't",
"be",
"able",
"to",
"tell",
"you",
"the",
"difference",
"between",
"these",
"three",
"kinds",
"of",
"elephants",
"but",
"a",
"network",
"this",
"powerful",
"is",
"actually",
"able",
"to",
"do",
"it",
"with",
"a",
"high",
"degree",
"of",
"accuracy",
"but",
"we",
"don't",
"want",
"this",
"network",
"to",
"tell",
"us",
"the",
"categories",
"that",
"it",
"a",
"trained",
"on",
"we",
"want",
"it",
"to",
"tell",
"us",
"our",
"categories",
"for",
"our",
"grocery",
"data",
"set",
"so",
"let's",
"look",
"at",
"a",
"way",
"that",
"we",
"can",
"actually",
"do",
"that",
"first",
"let's",
"take",
"our",
"grocery",
"data",
"set",
"and",
"pre-process",
"it",
"exactly",
"the",
"same",
"way",
"that",
"the",
"resonant",
"authors",
"did",
"now",
"we",
"can",
"actually",
"go",
"into",
"the",
"resident",
"model",
"and",
"pull",
"out",
"specific",
"layers",
"that",
"we",
"want",
"to",
"use",
"in",
"this",
"case",
"we're",
"going",
"to",
"pull",
"out",
"the",
"second-to-last",
"lair",
"which",
"is",
"called",
"the",
"average",
"pool",
"lair",
"and",
"now",
"we",
"can",
"create",
"a",
"new",
"model",
"with",
"the",
"same",
"input",
"to",
"our",
"resident",
"model",
"but",
"now",
"instead",
"about",
"putting",
"a",
"thousand",
"categories",
"we're",
"gonna",
"output",
"this",
"last",
"layer",
"as",
"our",
"final",
"category",
"so",
"let's",
"take",
"a",
"look",
"and",
"see",
"what",
"this",
"model",
"actually",
"looks",
"like",
"still",
"a",
"massive",
"model",
"but",
"now",
"instead",
"of",
"a",
"thousand",
"categories",
"at",
"the",
"bottom",
"we",
"have",
"a",
"2048",
"length",
"vector",
"which",
"are",
"going",
"to",
"contain",
"what",
"we",
"hope",
"to",
"be",
"the",
"most",
"important",
"features",
"from",
"our",
"data",
"set",
"so",
"now",
"we",
"can",
"actually",
"take",
"our",
"pre-processed",
"grocery",
"data",
"set",
"and",
"run",
"it",
"through",
"this",
"new",
"model",
"that",
"we've",
"created",
"and",
"actually",
"extract",
"the",
"features",
"so",
"now",
"we're",
"going",
"to",
"transform",
"our",
"images",
"into",
"2048",
"length",
"vectors",
"of",
"numbers",
"that",
"we",
"can",
"use",
"to",
"train",
"a",
"new",
"model",
"on",
"and",
"we",
"hope",
"that",
"resident",
"has",
"created",
"features",
"that",
"are",
"going",
"to",
"be",
"much",
"easier",
"to",
"learn",
"from",
"than",
"our",
"original",
"image",
"data",
"we're",
"going",
"to",
"do",
"the",
"same",
"for",
"our",
"test",
"data",
"and",
"then",
"finally",
"we",
"can",
"create",
"a",
"new",
"model",
"which",
"is",
"a",
"simple",
"perceptron",
"again",
"with",
"25",
"categories",
"for",
"our",
"data",
"set",
"using",
"the",
"same",
"loss",
"and",
"optimizer",
"as",
"we",
"did",
"earlier",
"let's",
"go",
"ahead",
"and",
"fit",
"it",
"and",
"see",
"if",
"we",
"can",
"get",
"better",
"accuracy",
"than",
"our",
"first",
"try",
"look",
"at",
"that",
"right",
"off",
"the",
"bat",
"we're",
"getting",
"into",
"80%",
"validation",
"accuracy",
"you",
"might",
"also",
"notice",
"that",
"we",
"have",
"a",
"bit",
"of",
"an",
"over",
"fitting",
"problem",
"but",
"there",
"are",
"actually",
"additional",
"techniques",
"we",
"can",
"use",
"to",
"ensure",
"that",
"the",
"network",
"generalized",
"as",
"well",
"across",
"our",
"data",
"set",
"and",
"we",
"can",
"fix",
"this",
"issue",
"so",
"instead",
"of",
"just",
"extracting",
"the",
"features",
"which",
"is",
"great",
"because",
"it",
"actually",
"makes",
"our",
"model",
"train",
"really",
"fast",
"a",
"disadvantage",
"is",
"now",
"if",
"we",
"actually",
"deploy",
"this",
"model",
"we're",
"gonna",
"have",
"to",
"deploy",
"two",
"models",
"side",
"by",
"side",
"and",
"always",
"put",
"our",
"input",
"imagery",
"through",
"all",
"of",
"Brett's",
"net",
"and",
"then",
"separately",
"pass",
"that",
"output",
"into",
"the",
"next",
"model",
"caris",
"makes",
"it",
"really",
"easy",
"for",
"us",
"to",
"make",
"a",
"single",
"model",
"where",
"the",
"output",
"of",
"the",
"",
"model",
"can",
"just",
"go",
"directly",
"into",
"our",
"perceptron",
"so",
"we",
"do",
"this",
"here",
"but",
"creating",
"a",
"new",
"model",
"we",
"add",
"our",
"resonant",
"layers",
"and",
"our",
"new",
"final",
"dense",
"layer",
"then",
"we",
"turn",
"all",
"of",
"our",
"layers",
"to",
"be",
"trainable",
"equals",
"false",
"in",
"the",
"ResNet",
"network",
"so",
"when",
"we're",
"training",
"this",
"network",
"we",
"don't",
"want",
"any",
"of",
"the",
"layers",
"to",
"train",
"in",
"ResNet",
"instead",
"we're",
"just",
"going",
"to",
"tune",
"the",
"weights",
"in",
"our",
"final",
"dense",
"layer",
"so",
"now",
"you",
"can",
"see",
"there",
"are",
"23",
"million",
"parameters",
"in",
"this",
"network",
"but",
"only",
"51,000",
"of",
"them",
"are",
"trainable",
"now",
"if",
"we",
"run",
"training",
"you'll",
"see",
"that",
"it",
"actually",
"takes",
"a",
"lot",
"longer",
"to",
"train",
"this",
"is",
"because",
"every",
"batch",
"we're",
"passing",
"that",
"data",
"all",
"the",
"way",
"through",
"the",
"rest",
"net",
"network",
"and",
"doing",
"all",
"of",
"those",
"convolutions",
"and",
"different",
"arithmetic",
"so",
"it's",
"taking",
"much",
"longer",
"as",
"opposed",
"to",
"using",
"the",
"cached",
"output",
"features",
"that",
"we",
"had",
"used",
"before",
"but",
"the",
"advantage",
"of",
"this",
"is",
"now",
"you",
"have",
"a",
"single",
"model",
"that",
"you",
"can",
"use",
"to",
"continue",
"to",
"retrain",
"as",
"your",
"data",
"set",
"maybe",
"grows",
"or",
"you",
"change",
"different",
"labels",
"in",
"your",
"data",
"set",
"as",
"well",
"as",
"it's",
"much",
"easier",
"to",
"deploy",
"your",
"models",
"but",
"you",
"see",
"we're",
"getting",
"essentially",
"the",
"same",
"accuracy",
"as",
"we",
"were",
"getting",
"by",
"just",
"extracting",
"the",
"features",
"and",
"then",
"training",
"this",
"less",
"layer",
"alright",
"so",
"there's",
"one",
"more",
"technique",
"we",
"can",
"use",
"with",
"transfer",
"learning",
"that",
"will",
"actually",
"give",
"us",
"even",
"more",
"accuracy",
"this",
"is",
"known",
"as",
"fine-tuning",
"so",
"instead",
"of",
"just",
"training",
"our",
"our",
"layers",
"that",
"we",
"added",
"at",
"the",
"end",
"of",
"the",
"network",
"we",
"can",
"actually",
"take",
"a",
"subset",
"of",
"the",
"layers",
"in",
"the",
"resonant",
"network",
"and",
"allow",
"them",
"to",
"Train",
"as",
"well",
"so",
"the",
"reason",
"behind",
"this",
"is",
"the",
"way",
"these",
"networks",
"tend",
"to",
"learn",
"is",
"that",
"the",
"layers",
"much",
"higher",
"up",
"tend",
"to",
"extract",
"much",
"more",
"higher",
"level",
"features",
"things",
"that",
"would",
"be",
"shared",
"common",
"amongst",
"all",
"the",
"classes",
"in",
"your",
"dataset",
"whereas",
"the",
"layers",
"lower",
"in",
"the",
"network",
"tend",
"to",
"be",
"much",
"more",
"specific",
"and",
"are",
"looking",
"at",
"shapes",
"different",
"edges",
"that",
"are",
"going",
"to",
"be",
"very",
"specific",
"to",
"your",
"classes",
"or",
"in",
"this",
"case",
"the",
"classes",
"that",
"resident",
"was",
"trained",
"on",
"so",
"we",
"can",
"actually",
"take",
"these",
"final",
"layers",
"and",
"fine-tune",
"them",
"enable",
"them",
"to",
"change",
"their",
"weights",
"so",
"that",
"they",
"are",
"better",
"suited",
"for",
"our",
"classes",
"while",
"still",
"enabling",
"the",
"very",
"generic",
"layers",
"at",
"the",
"top",
"of",
"the",
"network",
"to",
"pass",
"down",
"the",
"most",
"meaningful",
"information",
"for",
"our",
"new",
"classifier",
"so",
"to",
"do",
"this",
"we",
"actually",
"set",
"the",
"resonate",
"to",
"be",
"trainable",
"now",
"and",
"we",
"go",
"into",
"the",
"network",
"and",
"actually",
"in",
"this",
"case",
"just",
"say",
"the",
"final",
"11",
"layers",
"out",
"of",
"the",
"hundred",
"or",
"so",
"that",
"are",
"in",
"retina",
"we're",
"going",
"to",
"allow",
"to",
"Train",
"whereas",
"the",
"the",
"first",
"layers",
"are",
"all",
"not",
"going",
"to",
"be",
"trainable",
"so",
"one",
"thing",
"to",
"note",
"when",
"you're",
"fine-tuning",
"is",
"that",
"because",
"the",
"weights",
"have",
"been",
"trained",
"on",
"a",
"very",
"large",
"data",
"set",
"and",
"are",
"going",
"to",
"be",
"very",
"specific",
"to",
"the",
"the",
"ResNet",
"data",
"set",
"when",
"we",
"start",
"to",
"fine-tune",
"those",
"weights",
"and",
"move",
"them",
"we're",
"likely",
"going",
"to",
"want",
"to",
"do",
"that",
"much",
"more",
"slowly",
"than",
"we",
"would",
"in",
"a",
"normal",
"network",
"so",
"this",
"is",
"a",
"case",
"where",
"instead",
"of",
"just",
"setting",
"optimizer",
"equal",
"to",
"Adam",
"you",
"would",
"want",
"to",
"actually",
"instantiate",
"a",
"new",
"instance",
"of",
"the",
"optimizer",
"and",
"slow",
"down",
"the",
"learning",
"rate",
"so",
"we",
"really",
"want",
"to",
"move",
"those",
"weights",
"in",
"the",
"last",
"layers",
"a",
"little",
"by",
"little",
"and",
"this",
"can",
"really",
"prevent",
"overfitting",
"on",
"our",
"data",
"set",
"which",
"can",
"be",
"easy",
"given",
"it's",
"it's",
"so",
"small",
"and",
"we",
"have",
"so",
"many",
"parameters",
"you",
"and",
"look",
"at",
"that",
"with",
"only",
"a",
"few",
"lines",
"we",
"were",
"able",
"to",
"leverage",
"cutting-edge",
"models",
"to",
"actually",
"get",
"72",
"percent",
"accuracy",
"on",
"our",
"Freiburg",
"grocery",
"data",
"set",
"remember",
"we",
"started",
"at",
"less",
"than",
"1%",
"accuracy",
"I'd",
"say",
"that's",
"a",
"pretty",
"good",
"day",
"at",
"the",
"office",
"you"
] | [
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"keras",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"keras",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"adam",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Keras",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"resnet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"layers!",
"ResNet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"ResNet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"trained",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"resnet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"resnet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"layer",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"layer",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"resnet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"resnet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Keras",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"resnet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"last",
"layer.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"accuracy.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"well.",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"ResNet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"resnet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"resnet",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
""
] | [
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
4,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0
] |
H4MPIWX6ftE | [
"all",
"the",
"examples",
"that",
"we",
"think",
"about",
"when",
"we",
"talk",
"about",
"you",
"know",
"machine",
"learning",
"from",
"like",
"you",
"know",
"like",
"hot",
"dog",
"not",
"hot",
"dog",
"to",
"like",
"you",
"know",
"predicting",
"the",
"stock",
"market",
"-",
"you",
"know",
"like",
"understanding",
"speech",
"all",
"these",
"things",
"that",
"you",
"really",
"think",
"about",
"classifying",
"things",
"you've",
"already",
"seen",
"right",
"when",
"we",
"look",
"at",
"the",
"M&S",
"data",
"set",
"where",
"we're",
"talking",
"about",
"labeling",
"numbers",
"0",
"through",
"9",
"but",
"we're",
"not",
"talking",
"about",
"recognizing",
"other",
"digits",
"that",
"we've",
"maybe",
"never",
"seen",
"before",
"right",
"in",
"the",
"real",
"world",
"it's",
"actually",
"common",
"that",
"you",
"want",
"to",
"classify",
"something",
"where",
"you've",
"literally",
"never",
"seen",
"it",
"and",
"humans",
"can",
"do",
"this",
"really",
"well",
"right",
"when",
"I",
"see",
"a",
"spatula",
"for",
"the",
"first",
"time",
"I",
"recognize",
"it",
"as",
"a",
"new",
"object",
"that",
"it",
"that",
"that",
"maybe",
"I",
"don't",
"know",
"the",
"name",
"for",
"it",
"but",
"I",
"recognize",
"it",
"that",
"it's",
"a",
"thing",
"and",
"I",
"can",
"recognize",
"if",
"I",
"see",
"it",
"again",
"oh",
"and",
"that's",
"that",
"thing",
"that",
"I",
"saw",
"before",
"so",
"how",
"do",
"we",
"make",
"computers",
"do",
"this",
"kind",
"of",
"classification",
"and",
"this",
"is",
"an",
"example",
"that's",
"called",
"sometimes",
"one",
"shot",
"or",
"zero",
"shot",
"or",
"sometimes",
"a",
"few",
"shot",
"if",
"you",
"have",
"a",
"couple",
"examples",
"and",
"it's",
"really",
"been",
"a",
"challenge",
"for",
"machine",
"learning",
"in",
"general",
"to",
"make",
"this",
"work",
"and",
"one",
"of",
"the",
"approaches",
"that",
"I",
"think",
"is",
"really",
"exciting",
"that",
"I",
"want",
"to",
"talk",
"about",
"today",
"there's",
"a",
"kind",
"of",
"reframing",
"of",
"the",
"problem",
"right",
"so",
"instead",
"of",
"looking",
"at",
"one",
"object",
"and",
"saying",
"what",
"is",
"this",
"object",
"and",
"training",
"on",
"that",
"what",
"I",
"want",
"to",
"do",
"is",
"train",
"on",
"pairs",
"of",
"objects",
"where",
"the",
"question",
"is",
"are",
"these",
"two",
"objects",
"the",
"same",
"and",
"now",
"it's",
"so",
"cool",
"about",
"that",
"is",
"that",
"if",
"instead",
"of",
"building",
"a",
"classifier",
"of",
"one",
"thing",
"at",
"a",
"time",
"I",
"believe",
"I",
"of",
"pairs",
"of",
"things",
"I",
"can",
"actually",
"look",
"at",
"something",
"new",
"and",
"look",
"at",
"one",
"example",
"maybe",
"a",
"canonical",
"example",
"of",
"that",
"thing",
"and",
"say",
"is",
"it",
"that",
"thing",
"right",
"so",
"my",
"classifier",
"can",
"potentially",
"generalize",
"not",
"just",
"to",
"classify",
"the",
"things",
"that",
"it's",
"seen",
"in",
"the",
"training",
"data",
"but",
"maybe",
"to",
"classify",
"anything",
"that",
"it",
"might",
"see",
"out",
"there",
"and",
"this",
"technique",
"is",
"really",
"generalizable",
"I'm",
"gonna",
"do",
"it",
"on",
"images",
"but",
"the",
"same",
"approach",
"can",
"be",
"used",
"on",
"video",
"it",
"can",
"be",
"used",
"on",
"audio",
"it",
"can",
"be",
"using",
"tons",
"of",
"tons",
"of",
"different",
"examples",
"so",
"let's",
"get",
"to",
"it",
"all",
"right",
"so",
"let's",
"walk",
"through",
"an",
"example",
"of",
"how",
"we're",
"gonna",
"do",
"this",
"and",
"I'm",
"gonna",
"do",
"this",
"on",
"the",
"emne",
"Stata",
"set",
"at",
"first",
"just",
"because",
"it's",
"a",
"data",
"set",
"you're",
"probably",
"familiar",
"with",
"from",
"previous",
"videos",
"and",
"it's",
"really",
"fast",
"to",
"run",
"experiments",
"on",
"so",
"first",
"you",
"know",
"we",
"have",
"the",
"requisite",
"lots",
"of",
"imports",
"and",
"then",
"we're",
"going",
"to",
"load",
"the",
"data",
"and",
"we're",
"gonna",
"load",
"it",
"exactly",
"the",
"same",
"as",
"we've",
"done",
"in",
"previous",
"videos",
"where",
"we",
"load",
"the",
"data",
"into",
"the",
"Train",
"ex",
"train",
"as",
"the",
"images",
"why",
"Train",
"is",
"the",
"labels",
"on",
"the",
"train",
"data",
"X",
"test",
"is",
"the",
"imagism",
"test",
"data",
"and",
"then",
"Y",
"train",
"is",
"the",
"labels",
"for",
"the",
"test",
"data",
"and",
"then",
"we're",
"going",
"to",
"normalize",
"just",
"like",
"we've",
"done",
"in",
"a",
"lot",
"of",
"other",
"videos",
"where",
"just",
"divide",
"the",
"values",
"by",
"255",
"so",
"that",
"our",
"pixels",
"are",
"between",
"0",
"&",
"1",
"instead",
"of",
"being",
"between",
"0",
"and",
"255",
"but",
"now",
"we're",
"gonna",
"do",
"something",
"new",
"we're",
"gonna",
"call",
"this",
"function",
"that",
"I",
"wrote",
"called",
"make",
"pairs",
"and",
"what",
"make",
"pairs",
"does",
"is",
"it",
"takes",
"in",
"input",
"data",
"and",
"labels",
"and",
"it",
"makes",
"a",
"new",
"kind",
"of",
"data",
"set",
"where",
"the",
"data",
"set",
"is",
"actually",
"pairs",
"of",
"images",
"and",
"here",
"the",
"label",
"is",
"actually",
"one",
"if",
"the",
"two",
"images",
"correspond",
"to",
"the",
"same",
"category",
"of",
"thing",
"and",
"0",
"if",
"they",
"correspond",
"to",
"different",
"categories",
"of",
"thing",
"so",
"I",
"just",
"wrote",
"a",
"little",
"bit",
"of",
"code",
"here",
"that",
"actually",
"just",
"randomly",
"walks",
"through",
"digits",
"and",
"then",
"picks",
"other",
"digits",
"that",
"match",
"and",
"then",
"adds",
"a",
"label",
"of",
"is",
"the",
"same",
"thing",
"and",
"then",
"it",
"finds",
"two",
"that",
"don't",
"match",
"and",
"adds",
"a",
"label",
"of",
"not",
"the",
"same",
"thing",
"so",
"what",
"comes",
"out",
"of",
"this",
"is",
"a",
"data",
"set",
"where",
"half",
"the",
"images",
"are",
"same",
"things",
"and",
"half",
"the",
"images",
"are",
"different",
"things",
"and",
"so",
"this",
"function",
"at",
"the",
"bottom",
"creates",
"a",
"new",
"variable",
"called",
"Paris",
"train",
"which",
"is",
"going",
"to",
"be",
"the",
"pairs",
"of",
"images",
"and",
"labels",
"train",
"which",
"is",
"going",
"to",
"be",
"either",
"a",
"zero",
"for",
"not",
"the",
"same",
"thing",
"or",
"one",
"for",
"the",
"same",
"thing",
"so",
"we",
"can",
"run",
"this",
"here",
"we",
"got",
"to",
"load",
"the",
"data",
"first",
"then",
"we",
"can",
"run",
"this",
"guy",
"and",
"you",
"know",
"as",
"usual",
"I",
"always",
"recommend",
"taking",
"a",
"little",
"peek",
"at",
"the",
"data",
"so",
"why",
"don't",
"we",
"look",
"at",
"Paris",
"train",
"here",
"for",
"comma",
"zero",
"and",
"it",
"turns",
"out",
"that",
"is",
"a",
"number",
"four",
"that's",
"just",
"an",
"accident",
"the",
"fourth",
"data",
"set",
"is",
"a",
"four",
"and",
"then",
"if",
"we",
"look",
"at",
"Paris",
"train",
"four",
"comma",
"one",
"that's",
"actually",
"a",
"different",
"looking",
"for",
"so",
"we",
"would",
"expect",
"then",
"labels",
"train",
"four",
"to",
"be",
"a",
"one",
"meaning",
"that",
"they're",
"the",
"same",
"image",
"so",
"why",
"don't",
"we",
"just",
"print",
"that",
"out",
"labels",
"train",
"four",
"and",
"yep",
"they're",
"the",
"same",
"image",
"we",
"could",
"look",
"at",
"maybe",
"the",
"400th",
"example",
"of",
"Paris",
"train",
"so",
"here",
"that's",
"a",
"one",
"and",
"then",
"if",
"we",
"look",
"at",
"the",
"adjacent",
"one",
"it's",
"a",
"another",
"one",
"a",
"little",
"bit",
"different",
"writing",
"but",
"the",
"same",
"the",
"same",
"thing",
"so",
"we've",
"transformed",
"our",
"data",
"and",
"now",
"what",
"are",
"we",
"gonna",
"do",
"with",
"it",
"right",
"so",
"you",
"know",
"naively",
"one",
"thing",
"we",
"could",
"do",
"is",
"actually",
"just",
"pass",
"in",
"each",
"image",
"into",
"a",
"separate",
"dense",
"network",
"and",
"then",
"concatenate",
"those",
"and",
"have",
"a",
"final",
"dense",
"layer",
"to",
"predict",
"same",
"image",
"or",
"a",
"different",
"image",
"so",
"that's",
"what",
"we're",
"gonna",
"do",
"here",
"so",
"here",
"our",
"first",
"sequential",
"model",
"is",
"just",
"a",
"flattened",
"and",
"then",
"a",
"dense",
"layer",
"so",
"this",
"is",
"just",
"the",
"perceptron",
"that",
"you",
"might",
"be",
"used",
"to",
"but",
"we're",
"gonna",
"use",
"a",
"reloj",
"activation",
"function",
"because",
"it's",
"kind",
"of",
"an",
"intermediate",
"piece",
"and",
"then",
"we're",
"actually",
"gonna",
"have",
"the",
"exact",
"same",
"layer",
"but",
"a",
"different",
"set",
"of",
"weights",
"and",
"now",
"here's",
"a",
"new",
"layer",
"you",
"might",
"not",
"have",
"seen",
"before",
"but",
"super",
"useful",
"it's",
"called",
"concatenate",
"so",
"what",
"that",
"does",
"is",
"actually",
"just",
"takes",
"two",
"layers",
"the",
"outputs",
"of",
"two",
"layers",
"and",
"puts",
"them",
"together",
"into",
"a",
"single",
"set",
"of",
"activations",
"so",
"no",
"parameters",
"it",
"just",
"combines",
"the",
"two",
"and",
"then",
"the",
"final",
"layer",
"I'm",
"calling",
"dense",
"layer",
"takes",
"as",
"inputs",
"the",
"things",
"from",
"the",
"merge",
"layer",
"and",
"then",
"outputs",
"a",
"single",
"number",
"and",
"hopefully",
"that's",
"going",
"to",
"be",
"a",
"one",
"if",
"the",
"images",
"are",
"the",
"same",
"and",
"is",
"zero",
"if",
"the",
"images",
"are",
"not",
"the",
"same",
"so",
"use",
"a",
"sigmoid",
"activation",
"function",
"because",
"it's",
"kind",
"of",
"a",
"binary",
"classification",
"and",
"then",
"we",
"use",
"the",
"Charis",
"functional",
"definition",
"to",
"define",
"this",
"because",
"actually",
"not",
"a",
"sequential",
"model",
"right",
"because",
"we",
"have",
"two",
"inputs",
"and",
"then",
"we're",
"combining",
"them",
"it's",
"not",
"just",
"a",
"simple",
"sequential",
"model",
"we",
"might",
"be",
"used",
"to",
"and",
"so",
"we",
"use",
"a",
"more",
"complicated",
"way",
"of",
"defining",
"it",
"then",
"we",
"compile",
"the",
"model",
"we",
"use",
"binary",
"cross-entropy",
"because",
"we're",
"doing",
"a",
"single",
"binary",
"classification",
"and",
"these",
"are",
"our",
"standard",
"atom",
"optimizer",
"and",
"we're",
"gonna",
"output",
"the",
"accuracy",
"so",
"let's",
"take",
"a",
"quick",
"look",
"at",
"what",
"this",
"model",
"looks",
"like",
"before",
"we",
"run",
"it",
"here",
"you",
"can",
"see",
"here",
"that",
"we",
"have",
"100,000",
"parameters",
"in",
"our",
"dense",
"layer",
"that",
"corresponds",
"to",
"image",
"1",
"and",
"100,000",
"parameters",
"that",
"corresponds",
"to",
"our",
"image",
"2",
"and",
"then",
"each",
"of",
"those",
"fully",
"connected",
"layers",
"they",
"output",
"128",
"numbers",
"we",
"combine",
"those",
"into",
"256",
"numbers",
"and",
"then",
"we",
"have",
"a",
"single",
"perceptron",
"with",
"256",
"inputs",
"and",
"one",
"single",
"output",
"at",
"the",
"bottom",
"of",
"our",
"network",
"so",
"in",
"total",
"it's",
"about",
"200",
"thousand",
"parameters",
"and",
"we",
"can",
"call",
"fit",
"here",
"and",
"now",
"again",
"we'll",
"call",
"fit",
"on",
"actually",
"pairs",
"train",
"0",
"right",
"so",
"that's",
"one",
"of",
"the",
"input",
"images",
"pairs",
"train",
"1",
"which",
"is",
"the",
"other",
"set",
"of",
"input",
"images",
"and",
"then",
"labels",
"train",
"which",
"is",
"again",
"the",
"binary",
"number",
"0",
"if",
"the",
"images",
"don't",
"match",
"and",
"1",
"if",
"they",
"do",
"match",
"so",
"let's",
"set",
"that",
"to",
"say",
"10",
"epochs",
"and",
"let",
"our",
"model",
"train",
"so",
"this",
"architecture",
"does",
"work",
"barely",
"so",
"you",
"can",
"see",
"that",
"in",
"every",
"step",
"it",
"actually",
"is",
"improving",
"the",
"accuracy",
"but",
"by",
"about",
"like",
"0.5%",
"and",
"it's",
"starting",
"at",
"a",
"50",
"percent",
"accuracy",
"so",
"better",
"than",
"random",
"which",
"is",
"better",
"than",
"a",
"lot",
"of",
"the",
"networks",
"that",
"I've",
"made",
"in",
"my",
"life",
"and",
"we're",
"kind",
"of",
"onto",
"something",
"good",
"but",
"it",
"seems",
"pretty",
"clear",
"that",
"we're",
"gonna",
"need",
"to",
"make",
"this",
"work",
"better",
"so",
"we've",
"done",
"so",
"far",
"it",
"doesn't",
"work",
"super",
"well",
"it's",
"unclear",
"actually",
"how",
"well",
"it'll",
"ever",
"work",
"it",
"does",
"work",
"better",
"than",
"random",
"but",
"it's",
"not",
"working",
"super",
"well",
"it's",
"not",
"typically",
"what",
"people",
"do",
"when",
"they",
"encounter",
"the",
"situation",
"where",
"they",
"want",
"to",
"do",
"one-shot",
"learning",
"what",
"they",
"really",
"do",
"is",
"they",
"share",
"weights",
"across",
"the",
"model",
"right",
"so",
"sharing",
"weights",
"across",
"layers",
"is",
"actually",
"pretty",
"common",
"in",
"more",
"advanced",
"architectures",
"but",
"we",
"haven't",
"done",
"it",
"yet",
"so",
"it's",
"a",
"good",
"thing",
"to",
"know",
"and",
"it's",
"actually",
"really",
"effective",
"in",
"this",
"case",
"it's",
"one",
"of",
"the",
"things",
"we",
"have",
"to",
"do",
"to",
"make",
"this",
"thing",
"really",
"work",
"well",
"and",
"the",
"intuition",
"is",
"that",
"the",
"model",
"that",
"we're",
"running",
"on",
"the",
"first",
"input",
"image",
"and",
"the",
"model",
"it",
"running",
"on",
"the",
"second",
"input",
"image",
"really",
"it",
"seems",
"like",
"they",
"should",
"be",
"the",
"same",
"model",
"right",
"because",
"the",
"images",
"are",
"drawn",
"from",
"the",
"same",
"set",
"of",
"overall",
"images",
"and",
"so",
"the",
"transform",
"that",
"you",
"want",
"to",
"do",
"on",
"one",
"image",
"seems",
"like",
"it",
"shouldn't",
"really",
"be",
"the",
"transform",
"that",
"we",
"do",
"on",
"the",
"other",
"image",
"in",
"order",
"to",
"do",
"this",
"in",
"order",
"to",
"share",
"weights",
"across",
"the",
"model",
"we",
"have",
"to",
"actually",
"use",
"more",
"of",
"Harrises",
"functional",
"model",
"definition",
"and",
"I",
"think",
"this",
"gets",
"a",
"little",
"confusing",
"because",
"when",
"we",
"define",
"a",
"layer",
"in",
"the",
"in",
"the",
"functional",
"definition",
"we",
"actually",
"it",
"sort",
"of",
"just",
"sets",
"up",
"the",
"specification",
"for",
"the",
"layer",
"and",
"it",
"doesn't",
"actually",
"really",
"attach",
"it",
"to",
"some",
"input",
"until",
"we",
"call",
"a",
"function",
"on",
"that",
"layer",
"once",
"specified",
"so",
"then",
"we",
"set",
"up",
"a",
"model",
"right",
"and",
"so",
"we",
"actually",
"say",
"that",
"the",
"input",
"is",
"going",
"to",
"be",
"this",
"input",
"and",
"actually",
"what",
"the",
"model",
"does",
"is",
"going",
"to",
"be",
"this",
"flat",
"and",
"step",
"in",
"then",
"the",
"stent",
"step",
"but",
"now",
"we",
"haven't",
"actually",
"attached",
"this",
"model",
"to",
"any",
"input",
"so",
"what",
"we're",
"gonna",
"do",
"we're",
"actually",
"gonna",
"attach",
"it",
"to",
"two",
"different",
"inputs",
"we're",
"gonna",
"attach",
"it",
"to",
"input",
"1",
"and",
"input",
"2",
"and",
"so",
"I",
"call",
"the",
"model",
"that's",
"attached",
"to",
"input",
"1",
"dense",
"1",
"and",
"the",
"model",
"attached",
"to",
"input",
"2",
"dense",
"2",
"so",
"we",
"have",
"two",
"separate",
"models",
"but",
"they're",
"attached",
"two",
"different",
"inputs",
"so",
"we",
"can",
"actually",
"take",
"those",
"and",
"we",
"can",
"use",
"that",
"same",
"concatenate",
"layer",
"that",
"we",
"used",
"before",
"to",
"combine",
"them",
"and",
"then",
"we",
"can",
"add",
"that",
"same",
"dense",
"layer",
"that",
"we",
"had",
"before",
"and",
"that's",
"gonna",
"output",
"a",
"single",
"number",
"and",
"we're",
"going",
"to",
"use",
"a",
"sigmoid",
"activation",
"layer",
"and",
"that",
"number",
"is",
"obviously",
"going",
"to",
"be",
"one",
"if",
"we",
"think",
"that",
"these",
"two",
"images",
"are",
"corresponding",
"the",
"same",
"number",
"and",
"zero",
"if",
"they're",
"like",
"two",
"different",
"numbers",
"so",
"we",
"can",
"pile",
"the",
"model",
"in",
"the",
"same",
"way",
"we",
"did",
"before",
"and",
"then",
"we",
"can",
"take",
"a",
"quick",
"look",
"at",
"it",
"and",
"we",
"can",
"see",
"that",
"actually",
"this",
"model",
"should",
"have",
"about",
"half",
"the",
"number",
"of",
"parameters",
"of",
"the",
"previous",
"model",
"because",
"we're",
"sharing",
"those",
"parameters",
"right",
"so",
"whereas",
"before",
"we",
"had",
"kind",
"of",
"two",
"layers",
"each",
"with",
"a",
"hundred",
"thousand",
"parameters",
"now",
"we",
"only",
"have",
"one",
"set",
"of",
"a",
"hundred",
"thousand",
"parameters",
"but",
"it's",
"it's",
"actually",
"two",
"different",
"layers",
"are",
"getting",
"called",
"but",
"each",
"of",
"those",
"shared",
"parameters",
"so",
"we",
"can",
"run",
"this",
"model",
"too",
"and",
"spoiler",
"alert",
"it",
"works",
"a",
"little",
"bit",
"better",
"than",
"the",
"last",
"thing",
"we",
"did",
"but",
"not",
"a",
"lot",
"better",
"because",
"there's",
"actually",
"one",
"more",
"fancy",
"optimization",
"that",
"we",
"need",
"to",
"add",
"in",
"and",
"then",
"we'll",
"have",
"kind",
"of",
"the",
"typical",
"setup",
"of",
"what's",
"called",
"the",
"siamese",
"Network",
"which",
"is",
"actually",
"an",
"old",
"concept",
"you",
"came",
"you",
"know",
"it",
"was",
"talked",
"about",
"in",
"the",
"90s",
"but",
"I",
"feel",
"like",
"it's",
"had",
"renewed",
"interest",
"in",
"various",
"forms",
"as",
"people",
"have",
"gotten",
"more",
"and",
"more",
"excited",
"about",
"deep",
"learning",
"and",
"it's",
"kind",
"of",
"one",
"shot",
"learning",
"problem",
"specifically",
"so",
"you",
"knew",
"from",
"Charis",
"import",
"back-end",
"as",
"Kay",
"and",
"this",
"kind",
"of",
"harkens",
"back",
"to",
"the",
"time",
"when",
"Karis",
"had",
"typically",
"multiple",
"backends",
"these",
"days",
"really",
"it's",
"almost",
"always",
"tensorflow",
"so",
"I",
"just",
"sort",
"of",
"look",
"at",
"any",
"tensorflow",
"operation",
"is",
"something",
"that",
"I",
"can",
"run",
"here",
"and",
"now",
"I",
"define",
"a",
"function",
"where",
"it",
"takes",
"in",
"inputs",
"which",
"actually",
"going",
"to",
"be",
"tensor",
"flow",
"tensors",
"and",
"then",
"I",
"can",
"call",
"K",
"dot",
"and",
"then",
"any",
"tensor",
"flow",
"of",
"operation",
"that",
"I",
"can",
"find",
"so",
"here",
"I'm",
"using",
"some",
"and",
"square",
"and",
"square",
"root",
"and",
"maximum",
"really",
"all",
"this",
"is",
"doing",
"is",
"it's",
"basically",
"looking",
"at",
"the",
"sum",
"of",
"the",
"squares",
"of",
"the",
"differences",
"between",
"the",
"two",
"inputs",
"right",
"so",
"it's",
"kind",
"of",
"a",
"simple",
"they",
"call",
"Euclidean",
"distance",
"it's",
"really",
"just",
"how",
"different",
"are",
"the",
"outputs",
"of",
"my",
"two",
"different",
"networks",
"that's",
"what",
"we're",
"gonna",
"do",
"with",
"it",
"we're",
"gonna",
"feed",
"in",
"the",
"outputs",
"of",
"each",
"network",
"and",
"then",
"we're",
"going",
"to",
"compare",
"them",
"using",
"the",
"Euclidean",
"distance",
"so",
"we",
"define",
"this",
"nice",
"little",
"Euclidean",
"distance",
"function",
"and",
"then",
"we",
"add",
"a",
"new",
"layer",
"it's",
"called",
"a",
"lambda",
"layer",
"which",
"implies",
"kind",
"of",
"a",
"lambda",
"function",
"and",
"we",
"actually",
"pass",
"in",
"our",
"Euclidean",
"distance",
"function",
"and",
"so",
"now",
"we're",
"actually",
"building",
"our",
"own",
"custom",
"tensor",
"flow",
"operations",
"as",
"a",
"layer",
"and",
"what",
"this",
"does",
"is",
"it",
"basically",
"lets",
"the",
"network",
"instead",
"of",
"trying",
"to",
"figure",
"out",
"what",
"it",
"should",
"do",
"with",
"the",
"outputs",
"of",
"these",
"two",
"networks",
"that",
"we've",
"defined",
"it",
"just",
"knows",
"that",
"really",
"what",
"I",
"want",
"is",
"the",
"outputs",
"of",
"these",
"two",
"networks",
"to",
"be",
"similar",
"right",
"so",
"the",
"more",
"similar",
"the",
"outputs",
"of",
"my",
"two",
"networks",
"are",
"the",
"more",
"likely",
"the",
"model",
"thinks",
"that",
"the",
"two",
"inputs",
"are",
"the",
"same",
"of",
"course",
"buying",
"the",
"same",
"number",
"so",
"let's",
"run",
"this",
"this",
"network",
"and",
"we",
"can",
"compile",
"it",
"and",
"look",
"at",
"it",
"I'm",
"just",
"like",
"we",
"did",
"before",
"and",
"we",
"see",
"that",
"it's",
"very",
"similar",
"to",
"the",
"previous",
"model",
"but",
"we",
"don't",
"have",
"that",
"last",
"big",
"dense",
"layer",
"to",
"figure",
"things",
"out",
"and",
"then",
"when",
"you",
"run",
"this",
"network",
"we",
"actually",
"see",
"a",
"market",
"improvement",
"right",
"in",
"the",
"first",
"epoch",
"we're",
"already",
"seeing",
"accuracy",
"above",
"70%",
"so",
"by",
"taking",
"out",
"some",
"of",
"the",
"complexity",
"and",
"again",
"just",
"pushing",
"the",
"complexity",
"into",
"the",
"code",
"we've",
"actually",
"made",
"a",
"much",
"more",
"effective",
"siamese",
"network",
"so",
"you",
"know",
"the",
"real",
"reason",
"to",
"do",
"this",
"is",
"not",
"the",
"amnesty",
"to",
"set",
"right",
"I",
"mean",
"it",
"seems",
"unlikely",
"that",
"you'd",
"want",
"to",
"generalize",
"to",
"some",
"other",
"digit",
"that",
"we",
"haven't",
"seen",
"before",
"but",
"there",
"actually",
"are",
"lots",
"of",
"cases",
"where",
"you'd",
"want",
"to",
"do",
"it",
"in",
"one",
"case",
"is",
"in",
"handwriting",
"where",
"you",
"might",
"see",
"characters",
"that",
"you",
"haven't",
"seen",
"before",
"and",
"a",
"super",
"cool",
"data",
"set",
"to",
"do",
"this",
"on",
"that's",
"that's",
"really",
"fun",
"and",
"a",
"lot",
"like",
"chemists",
"is",
"the",
"Omniglot",
"data",
"set",
"so",
"I'm",
"actually",
"left",
"in",
"a",
"little",
"bit",
"of",
"code",
"to",
"load",
"in",
"the",
"AMA",
"neglect",
"data",
"set",
"which",
"actually",
"loads",
"in",
"lots",
"and",
"lots",
"of",
"different",
"characters",
"from",
"lots",
"and",
"lots",
"of",
"different",
"languages",
"and",
"so",
"I",
"think",
"a",
"fun",
"next",
"step",
"to",
"do",
"would",
"be",
"to",
"run",
"this",
"exact",
"same",
"architecture",
"on",
"the",
"Omniglot",
"data",
"set",
"and",
"see",
"if",
"you",
"can",
"recognize",
"characters",
"and",
"actually",
"see",
"if",
"you",
"can",
"build",
"a",
"system",
"that",
"can",
"recognize",
"characters",
"in",
"one",
"alphabet",
"and",
"generalize",
"to",
"other",
"alphabets",
"because",
"that",
"is",
"really",
"magical",
"and",
"powerful",
"and",
"really",
"shows",
"off",
"why",
"one-shot",
"learning",
"can",
"be",
"really",
"effective",
"and",
"especially",
"why",
"Siamese",
"networks",
"work",
"really",
"well",
"for",
"this",
"application"
] | [
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"MNIST",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"is",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"what's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"MNIST",
"Data",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Train,",
"x",
"",
"is",
"",
"",
"Y",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"training",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"pairs",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"pairs",
"",
"",
"four",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"pairs",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"four",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Pairs",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"relu",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"keras",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"adam",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Keras's",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"this",
"dense",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Keras",
"",
"",
"",
"K",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"Karas",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"sum",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"marked",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"mnist",
"data",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
"",
""
] | [
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
2,
7,
0,
7,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
4,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
7,
7,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0
] |
Qf4YJcHXtcY | ["so","audio","is","a","huge","field","and","it's","actually","arguably","the","field","that","reall(...TRUNCATED) | ["","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","",(...TRUNCATED) | [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0(...TRUNCATED) |
yYqAvlkRwUQ | ["in","this","video","we're","going","to","introduce","two","new","things","so","one","of","the","te(...TRUNCATED) | ["","","","","","","","","","","","","is","a","","","","","","","","","","","","","","","","","","",(...TRUNCATED) | [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,7,7,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,7,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0(...TRUNCATED) |
ZBVwnoVIvZk | ["all","right","so","you","know","you've","got","your","model","training","and","you","want","to","m(...TRUNCATED) | ["","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","","",(...TRUNCATED) | [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0(...TRUNCATED) |
KP5PhuwYahI | ["there","isn't","one","definition","of","fairness","right","uh","if","you","look","at","philosophy"(...TRUNCATED) | ["There","","","","","","","","","","","","philosophy,","","","","","","","philosophy.","Or","","","(...TRUNCATED) | [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,2,1,0,0,0,0,2,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,7,7,0,0,0,2,1(...TRUNCATED) |
Dataset Card for YouTube Caption Corrections
Dataset Summary
This dataset is built from pairs of YouTube captions where both an auto-generated and a manually-corrected caption are available for a single specified language. It currently only in English, but scripts at repo support other languages. The motivation for creating it was from viewing errors in auto-generated captions at a recent virtual conference, with the hope that there could be some way to help correct those errors.
The dataset in the repo at https://github.com/2dot71mily/youtube_captions_corrections records in a non-destructive manner all the differences between an auto-generated and a manually-corrected caption for thousands of videos. The dataset here focuses on the subset of those differences which are mutual and have the same size in token length difference, which means it excludes token insertion or deletion differences between the two captions. Therefore dataset here remains a non-destructive representation of the original auto-generated captions, but excludes some of the differences that are found in the manually-corrected captions.
Supported Tasks and Leaderboards
token-classification
: The tokens indefault_seq
are from the auto-generated YouTube captions. Ifdiff_type
is labeled greater than0
at a given index, then the associated token in same index in thedefault_seq
was found to be different to the token in the manually-corrected YouTube caption, and therefore we assume it is an error. A model can be trained to learn when there are errors in the auto-generated captions.slot-filling
: Thecorrection_seq
is sparsely populated with tokens from the manually-corrected YouTube captions in the locations where there was found to be a difference to the token in the auto-generated YouTube captions. These 'incorrect' tokens in thedefault_seq
can be masked in the locations wherediff_type
is labeled greater than0
, so that a model can be trained to hopefully find a better word to fill in, rather than the 'incorrect' one.
End to end, the models could maybe first identify and then replace (with suitable alternatives) errors in YouTube and other auto-generated captions that are lacking manual corrections
Languages
English
Dataset Structure
Data Instances
If diff_type
is labeled greater than 0
at a given index, then the associated token in same index in the default_seq
was found to have a difference to the token in the manually-corrected YouTube caption. The correction_seq
is sparsely populated with tokens from the manually-corrected YouTube captions at those locations of differences.
diff_type
labels for tokens are as follows:
0: No difference
1: Case based difference, e.g. hello
vs Hello
2: Punctuation difference, e.g. hello
vs hello
3: Case and punctuation difference, e.g. hello
vs Hello,
4: Word difference with same stem, e.g. thank
vs thanked
5: Digit difference, e.g. 2
vs two
6: Intra-word punctuation difference, e.g. autogenerated
vs auto-generated
7: Unknown type of difference, e.g. laughter
vs draft
8: Reserved for unspecified difference
{ 'video_titles': '_QUEXsHfsA0', 'default_seq': ['you', 'see', "it's", 'a', 'laughter', 'but', 'by', 'the', 'time', 'you', 'see', 'this', 'it', "won't", 'be', 'so', 'we', 'have', 'a', 'big'] 'correction_seq': ['', 'see,', '', '', 'draft,', '', '', '', '', '', 'read', 'this,', '', '', 'be.', 'So', '', '', '', ''] 'diff_type': [0, 2, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 2, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0] }
Data Fields
- 'video_ids': Unique ID used by YouTube for each video. Can paste into
https://www.youtube.com/watch?v=<{video_ids}
to see video - 'default_seq': Tokenized auto-generated YouTube captions for the video
- 'correction_seq': Tokenized manually-corrected YouTube captions only at those locations, where there is a difference between the auto-generated and manually-corrected captions
- 'diff_type': A value greater than
0
at every token where there is a difference between the auto-generated and manually-corrected captions
Data Splits
No data splits
Dataset Creation
Curation Rationale
It was created after viewing errors in auto-generated captions at a recent virtual conference, with the hope that there could be some way to help correct those errors.
Source Data
Initial Data Collection and Normalization
All captions are requested via googleapiclient
and youtube_transcript_api
at the channel_id
and language granularity, using scripts written at https://github.com/2dot71mily/youtube_captions_corrections.
The captions are tokenized on spaces and the manually-corrected sequence has here been reduced to only include differences between it and the auto-generated sequence.
Who are the source language producers?
Auto-generated scripts are from YouTube and the manually-corrected scripts are from creators, and any support they may have (e.g. community or software support)
Annotations
Annotation process
Scripts at repo, https://github.com/2dot71mily/youtube_captions_corrections take a diff of the two captions and use this to create annotations.
Who are the annotators?
YouTube creators, and any support they may have (e.g. community or software support)
Personal and Sensitive Information
All content publicly available on YouTube
Considerations for Using the Data
Social Impact of Dataset
[More Information Needed]
Discussion of Biases
[More Information Needed]
Other Known Limitations
[More Information Needed]
Additional Information
Dataset Curators
Emily McMilin
Licensing Information
MIT License
Citation Information
https://github.com/2dot71mily/youtube_captions_corrections
Contributions
Thanks to @2dot71mily for adding this dataset.
- Downloads last month
- 97