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Ciro Silva19/09/2025 11:44
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Desafio - Treinamento de Redes Neurais com Transfer Learning

  • #Machine Learning
  • #Python

O desafio foi uma excelente experiência para o aprendizado sobre Transfer Learning, onde pude me aprofundar mais sobre o assunto recorrendo ao tutorial do Tensorflow https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning?hl=pt-br que me ajudou bastante no desenvolvimento do projeto, enfrentei alguns problemas que inicialmente não esperava, que foi o de imagens corrompidas no dataset CatsAndDogs indicado no material de apoio, resolvi com um função simples usando a Lib 'PIL', ainda vou pesquisar soluções melhores e masi elegantes para o problema, e também tive problemas no treinamento quanto ao estouro na memória RAM no Google Colab, então tive que reduzir alguns parâmetros como IMAGE_SIZE e o BATCH_SIZE. No final o que importa foi que consegui realizar o treinamento do modelo e entender as etapas do Transfer Learning

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Comentários (1)
DIO Community
DIO Community - 22/09/2025 10:51

Excelente, Ciro! Que artigo super claro e prático sobre "Treinamento de Redes Neurais com Transfer Learning"! É fascinante ver como você aborda um desafio real no aprendizado de máquina: o problema de imagens corrompidas no dataset e o estouro de memória RAM no Google Colab, e como você usou sua criatividade e persistência para superá-los.

Você demonstrou que a sua abordagem de usar a biblioteca 'PIL' para resolver o problema de imagens corrompidas e de reduzir parâmetros como IMAGE_SIZE e BATCH_SIZE para lidar com o estouro de memória no Google Colab, é um insight valioso para a comunidade. Sua análise de que o treinamento do modelo e a compreensão das etapas do Transfer Learning foram a sua maior conquista, é um insight valioso para a comunidade.

Qual você diria que é o maior desafio para um desenvolvedor ao treinar um modelo de Transfer Learning, em termos de lidar com a necessidade de hardware potente e de datasets de qualidade para resultados confiáveis, em vez de apenas focar na lógica do código?