谷歌AutoML，有可能知道模型结构吗？

Question

我是GCP的免费试用用户，正在学习AutoML视觉的图像分类服务。我有一个关于这项服务的基本问题。我们知道有很多目标识别模型和目标检测模型。它可以是RCNN、YOLO等。

我使用AutoML视觉与我的照片数据，我得到了我的自定义模型。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，使用哪个‘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。我想知道是否有任何方法可以查看有关我的自定义模型的信息，该模型是从AutoML视觉创建的。如果这是商业秘密，我知道我需要放弃这些信息。

总结:我想知道我的习惯的“模型”，“网络”，“参数”，“调整方式”。(我的模型使用了什么样的值)

Answer 1

AutoML是一种自动化机器学习产品(即AI创建AI)。你想要的洞察力是不可能的，因为这个模型比“CNN”或“LSTM”复杂得多。AutoML使用迁移学习将预先训练的谷歌模型与进一步的操作相结合，这样你只需很少的训练和编程就可以获得真正准确的结果。

AutoML的想法正是为了让数据科学之外的人建立神经网络模型(或者让机器学习工程师对他们的数据潜力有一些初步的见解)。

您无论如何都可以尝试使用this这样的脚本来分析保存的模型，以便对发生的操作有一些了解。我自己做了一个图像分类AutoML模型，得到了这样的结果：

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