Iezīmju iegūšana ir būtisks solis konvolucionālā neironu tīkla (CNN) procesā, ko izmanto attēlu atpazīšanas uzdevumiem. CNN iezīmju iegūšanas process ietver nozīmīgu iezīmju ieguvi no ievades attēliem, lai atvieglotu precīzu klasifikāciju. Šis process ir būtisks, jo neapstrādātas pikseļu vērtības no attēliem nav tieši piemērotas klasifikācijas uzdevumiem. Iegūstot attiecīgās funkcijas, CNN var iemācīties atpazīt modeļus un formas attēlos, ļaujot tiem atšķirt dažādas objektu vai entītiju klases.
Iezīmju ekstrakcijas process CNN parasti ietver konvolucionālu slāņu izmantošanu. Šie slāņi ievades attēlam izmanto filtrus, kas pazīstami arī kā kodoli. Katrs filtrs skenē ievades attēlu, veicot elementu reizināšanas un summēšanas darbības, lai izveidotu objektu karti. Iezīmju kartes tver konkrētus ievades attēlā esošos modeļus vai elementus, piemēram, malas, faktūras vai formas. Vairāku filtru izmantošana konvolucionālajos slāņos ļauj CNN iegūt daudzveidīgu funkciju kopumu dažādās telpiskajās hierarhijās.
Pēc konvolucionālajiem slāņiem CNN bieži ietver tādas aktivizācijas funkcijas kā ReLU (Recified Linear Unit), lai modelī ieviestu nelinearitāti. Nelineārās aktivizācijas funkcijas ir ļoti svarīgas, lai ļautu CNN apgūt sarežģītas attiecības un modeļus datos. Apvienošanas slāņi, piemēram, maksimālā apvienošana vai vidējā apvienošana, parasti tiek lietoti, lai samazinātu objektu karšu telpiskos izmērus, vienlaikus saglabājot visatbilstošāko informāciju. Apvienošana palīdz padarīt tīklu noturīgāku pret ievades attēlu izmaiņām un samazina skaitļošanas sarežģītību.
Pēc konvolūcijas un apvienošanas slāņiem iegūtie elementi tiek saplacināti vektorā un izvadīti caur vienu vai vairākiem pilnībā savienotiem slāņiem. Šie slāņi kalpo kā klasifikatori, kas mācās kartēt iegūtos līdzekļus uz attiecīgajām izvades klasēm. Pēdējais pilnībā savienotais slānis parasti izmanto softmax aktivizācijas funkciju, lai ģenerētu klases varbūtības vairāku klašu klasifikācijas uzdevumiem.
Lai ilustrētu funkciju iegūšanas procesu CNN attēlu atpazīšanai, apsveriet apģērbu attēlu klasificēšanas piemēru. Šajā scenārijā CNN iemācīsies iegūt tādas iezīmes kā faktūras, krāsas un raksti, kas ir unikāli dažādiem apģērbu veidiem, piemēram, apaviem, krekliem vai biksēm. Apstrādājot lielu marķētu apģērbu attēlu datu kopu, CNN iteratīvi pielāgotu savus filtrus un svarus, lai precīzi identificētu un klasificētu šīs atšķirīgās iezīmes, galu galā ļaujot tai ar augstu precizitāti prognozēt neredzētus attēlus.
Iezīmju iegūšana ir CNN pamatkomponents attēlu atpazīšanai, ļaujot modelim mācīties un atšķirt attiecīgos modeļus un funkcijas ievades attēlos. Izmantojot konvolucionālos slāņus, aktivizācijas funkcijas, apvienošanas slāņus un pilnībā savienotus slāņus, CNN var efektīvi iegūt un izmantot nozīmīgas funkcijas, lai veiktu precīzus klasifikācijas uzdevumus.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
- Vai neironu strukturēto apmācību var izmantot ar datiem, kuriem nav dabiska grafika?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals