Mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši dziļās mācīšanās jomā, klasifikācijas neironu tīkli ir galvenie rīki tādiem uzdevumiem kā attēlu atpazīšana, dabiskās valodas apstrāde un citi. Apspriežot klasifikācijas neironu tīkla izvadi, ir ļoti svarīgi saprast varbūtības sadalījuma starp klasēm jēdzienu. Apgalvojums, ka "klasifikācijas neironu tīklam rezultātam jābūt varbūtības sadalījumam starp klasēm", patiešām ir patiess.
Klasifikācijas uzdevumā neironu tīkls ir paredzēts, lai piešķirtu ievades datu punktus noteiktām kategorijām vai klasēm. Tīkls apstrādā ievades datus, izmantojot vairākus savstarpēji savienotu neironu slāņus, katrs slānis ievades datiem piemēro transformāciju kopu. Neironu tīkla pēdējais slānis parasti sastāv no mezgliem, kas atbilst dažādām klasifikācijas uzdevuma klasēm.
Neironu tīkla apmācības fāzē modelis iemācās pielāgot savus parametrus, lai samazinātu atšķirību starp prognozēto izvadi un faktiskajām apmācības datu etiķetēm. Šis process ietver zaudējumu funkcijas optimizēšanu, kas kvantitatīvi nosaka atšķirības starp prognozētajām klases varbūtībām un patiesajām klases etiķetēm. Iteratīvi atjauninot tīkla parametrus, izmantojot tādas metodes kā atpakaļpavairošana un gradienta nolaišanās, modelis pakāpeniski uzlabo spēju veikt precīzas prognozes.
Klasifikācijas neironu tīkla izvade bieži tiek attēlota kā varbūtības sadalījums pa klasēm. Tas nozīmē, ka katram ievades datu punktam tīkls izveido klases varbūtību kopu, kas norāda katrai klasei piederošās ievades iespējamību. Varbūtības parasti tiek normalizētas, lai summētu līdz vienai, nodrošinot, ka tās atspoguļo derīgu varbūtības sadalījumu.
Piemēram, vienkāršā binārās klasifikācijas uzdevumā, kurā klases ir "kaķis" un "suns", neironu tīkla izvade varētu būt [0.8, 0.2], kas norāda, ka modelis ir par 80% pārliecināts, ka ievade ir kaķis un 20% pārliecināti, ka tas ir suns. Vairāku klašu klasifikācijas scenārijā ar tādām klasēm kā "automašīna", "autobuss" un "velosipēds" izvade var izskatīties šādi: [0.6, 0.3, 0.1], parādot modeļa varbūtības katrai klasei.
Šis varbūtības rezultāts ir vērtīgs vairāku iemeslu dēļ. Pirmkārt, tas nodrošina modeļa pārliecību par tā prognozēm, ļaujot lietotājiem novērtēt klasifikācijas rezultātu ticamību. Turklāt varbūtības sadalījumu var izmantot, lai pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz modeļa nenoteiktību, piemēram, nosakot slieksni prognožu pieņemšanai vai izmantojot tādas metodes kā softmax, lai neapstrādātos rezultātus pārvērstu varbūtībās.
Apgalvojums, ka "klasifikācijas neironu tīklam rezultātam jābūt varbūtības sadalījumam starp klasēm" precīzi atspoguļo klasifikācijas neironu tīklu darbības pamatu. Izveidojot varbūtības sadalījumu pa klasēm, šie tīkli nodrošina niansētākas un informatīvākas prognozes, kas ir ļoti svarīgas plašam reālās pasaules lietojumu klāstam.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch:
- Ja kāds vēlas atpazīt krāsu attēlus konvolucionālajā neironu tīklā, vai, atpazīstot pelēkās skalas attēlus, ir jāpievieno cita dimensija?
- Vai aktivizācijas funkciju var uzskatīt par tādu, kas imitē neironu smadzenēs, vai nu iedegas, vai ne?
- Vai PyTorch var salīdzināt ar NumPy, kas darbojas GPU ar dažām papildu funkcijām?
- Vai ārpusizlases zudums ir validācijas zaudējums?
- Vai PyTorch palaist neironu tīkla modeļa praktiskai analīzei vajadzētu izmantot tenzoru plati vai pietiek ar matplotlib?
- Vai PyTorch var salīdzināt ar NumPy, kas darbojas GPU ar dažām papildu funkcijām?
- Vai dziļās mācīšanās neironu tīkla modeļa palaišana vairākos PyTorch GPU ir ļoti vienkāršs process?
- Vai parasto neironu tīklu var salīdzināt ar gandrīz 30 miljardu mainīgo funkciju?
- Kāds ir lielākais konvolucionālais neironu tīkls?
- Kuru algoritmu var izmantot, ja ievade ir to masīvu saraksts, kuros tiek glabāta siltuma karte, kas ir ViTPose izvade, un katra nelīdzenā faila forma ir [1, 17, 64, 48], kas atbilst 17 pamatpunktiem?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā EITC/AI/DLPP Deep Learning ar Python un PyTorch