Google AutoML，可能知道模型结构吗？

Question

我是 GCP 的免费试用用户，正在研究 AutoML Vision 的图像分类服务。我有一个关于这项服务的基本问题。我们知道有很多物体识别模型和物体检测模型。可以是RCNN、YOLO等。

我使用 AutoML Vision 处理我的照片数据，并获得了我的自定义模型。没有办法知道我的模型的结构。例如，使用哪些“模型”来训练我的数据，使用哪些“网络”，为我的模型设置的“参数”是什么，以及“调整”我的模型的方式。而且我想知道是否有任何方法可以查看有关从 AutoML Vision 创建的自定义模型的这些信息。如果是商业机密，我知道我需要放弃这些信息。

Sum : 我想了解我自定义的“模型”、“网络”、“参数”、“调谐方式”。 （我的模型使用什么样的值）

Answer 1

AutoML 是一种自动化机器学习产品（即 AI 创造 AI）。您想要获得的见解是不可能的，因为该模型比“CNN”或“LSTM”复杂得多。 AutoML 使用迁移学习将预训练的 Google 模型与进一步的操作相结合，这样您只需很少的训练和编程即可获得真正准确的结果。

AutoML 的理念正是让数据科学之外的人能够构建神经网络模型（或让机器学习工程师对他们的数据潜力有初步的了解）。

无论如何，您都可以尝试使用 this 之类的脚本分析保存的模型，以便对发生的操作有所了解。我自己用一个图像分类 AutoML 模型做的，得到了​​这个：