Konvolucionālais neironu tīkls (CNN) ir dziļas mācīšanās modeļa veids, kas ir plaši izmantots attēlu atpazīšanas uzdevumos. Tas ir īpaši izstrādāts, lai efektīvi apstrādātu un analizētu vizuālos datus, padarot to par spēcīgu rīku datorredzes lietojumprogrammās. Šajā atbildē mēs apspriedīsim galvenās CNN sastāvdaļas un to attiecīgās lomas attēlu atpazīšanas uzdevumos.
1. Konvolucionālie slāņi: konvolucionālie slāņi ir CNN pamatelementi. Tie sastāv no apgūstamu filtru vai kodolu kopas, kas ir savienoti ar ievades attēlu, lai izveidotu objektu kartes. Katrs filtrs nosaka noteiktu attēla rakstu vai funkciju, piemēram, malas, stūrus vai faktūras. Konvolūcijas darbība ietver filtra slīdēšanu virs attēla un punktu reizinājuma aprēķināšanu starp filtra svariem un atbilstošo attēla ielāpu. Šis process tiek atkārtots katrai attēla vietai, ģenerējot objektu karti, kas izceļ dažādu objektu klātbūtni.
Piemērs. Apskatīsim 3 × 3 filtru, kas nosaka horizontālās malas. Savienojot ar ievades attēlu, tiks izveidota objektu karte, kas izceļ attēla horizontālās malas.
2. Slāņu apvienošana: apvienošanas slāņus izmanto, lai samazinātu konvolucionālo slāņu ģenerēto objektu karšu paraugus. Tie samazina objektu karšu telpiskos izmērus, vienlaikus saglabājot vissvarīgāko informāciju. Visbiežāk izmantotā apvienošanas darbība ir maksimālā apvienošana, kas atlasa maksimālo vērtību apvienošanas logā. Tas palīdz samazināt tīkla skaitļošanas sarežģītību un padara to noturīgāku pret nelielām ievades attēla telpiskām variācijām.
Piemērs. Lietojot maksimālo apvienošanu ar 2 × 2 apvienošanas logu objektu kartē, tiks atlasīta maksimālā vērtība katrā 2 × 2 reģionā, kas nepārklājas, efektīvi samazinot telpiskos izmērus uz pusi.
3. Aktivizācijas funkcijas: aktivizācijas funkcijas ievieš nelinearitāti CNN, ļaujot tam apgūt sarežģītas shēmas un veikt prognozes. Visbiežāk izmantotā aktivizēšanas funkcija CNN ir Rectified Linear Unit (ReLU), kas aprēķina izvadi kā maksimālo nulli un ievadi. ReLU tiek dota priekšroka tās vienkāršības un spējas atvieglot izzūdošā gradienta problēmu dēļ.
Piemērs: ja neirona izvade ir negatīva, ReLU iestata to uz nulli, efektīvi izslēdzot neironu. Ja izvade ir pozitīva, ReLU saglabā to nemainīgu.
4. Pilnībā savienoti slāņi: pilnībā savienotie slāņi ir atbildīgi par galīgo prognožu izstrādi, pamatojoties uz iegūtajām funkcijām. Viņi ņem saplacinātās iezīmju kartes no iepriekšējiem slāņiem un izlaiž tās caur virkni pilnībā savienotu neironu. Katrs pilnībā savienotā slāņa neirons ir savienots ar katru iepriekšējā slāņa neironu, ļaujot tam uzzināt sarežģītas attiecības starp pazīmēm un veikt precīzas prognozes.
Piemērs: attēla atpazīšanas uzdevumā pilnībā savienotajā slānī var būt neironi, kas atbilst dažādām klasēm, piemēram, "kaķis", "suns" un "automašīna". Pilnībā savienotā slāņa izvadi var interpretēt kā katrai klasei piederoša ievades attēla varbūtības.
5. Zaudējumu funkcija: zudumu funkcija mēra neatbilstību starp prognozētajiem rezultātiem un pamata patiesības etiķetēm. Tas nosaka, cik labi CNN veic konkrēto uzdevumu, un nodrošina signālu modeļa parametru atjaunināšanai apmācības laikā. Zaudējuma funkcijas izvēle ir atkarīga no konkrētā attēla atpazīšanas uzdevuma, piemēram, binārās krustentropijas binārajai klasifikācijai vai kategoriskā krustentropija vairāku klašu klasifikācijai.
Piemērs: Binārās klasifikācijas uzdevumā binārā krustentropijas zudums salīdzina prognozēto pozitīvās klases varbūtību ar patieso marķējumu (0 vai 1) un samazina lielas neatbilstības starp tām.
Konvolūcijas neironu tīkls (CNN) sastāv no konvolucionālajiem slāņiem, apvienošanas slāņiem, aktivizācijas funkcijām, pilnībā savienotiem slāņiem un zudumu funkcijas. Konvolucionālie slāņi no ievades attēla iegūst nozīmīgus objektus, savukārt apvienošanas slāņi samazina objektu karšu paraugus. Aktivizācijas funkcijas ievieš nelinearitāti, un pilnībā savienoti slāņi veido galīgās prognozes. Zaudējumu funkcija mēra neatbilstību starp prognozētajiem rezultātiem un pamata patiesības etiķetēm, vadot apmācības procesu.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Konvolucionālie neironu tīkli TensorFlow:
- Kā CNN var apmācīt un optimizēt, izmantojot TensorFlow, un kādi ir daži izplatīti novērtēšanas rādītāji, lai novērtētu tā veiktspēju?
- Kāda ir pilnībā savienotu slāņu loma CNN un kā tie tiek ieviesti TensorFlow?
- Izskaidrojiet konvolucionālo slāņu un apvienošanas slāņu mērķi un darbību CNN.
- Kā TensorFlow var izmantot, lai ieviestu CNN attēlu klasifikācijai?
- Kā konvolucijas un apvienošana tiek apvienotas CNN, lai uzzinātu un atpazītu sarežģītus attēlus?
- Aprakstiet CNN struktūru, tostarp slēpto slāņu un pilnībā savienotā slāņa lomu.
- Kā apvienošana vienkāršo CNN objektu kartes un kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis?
- Izskaidrojiet CNN konvolūciju procesu un to, kā tie palīdz noteikt attēla modeļus vai iezīmes.
- Kādas ir konvolucionālā neironu tīkla (CNN) galvenās sastāvdaļas un kā tās veicina attēlu atpazīšanu?
Vairāk jautājumu un atbilžu:
- Lauks: Mākslīgais intelekts
- programma: EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow (dodieties uz sertifikācijas programmu)
- Nodarbība: Konvolucionālie neironu tīkli TensorFlow (dodieties uz saistīto nodarbību)
- Tēma: Konvolucionālie neironu tīkli ar TensorFlow (dodieties uz saistīto tēmu)
- Eksāmenu apskats