Miks on CNN-i väljundkihil koerte ja kasside tuvastamiseks ainult 2 sõlme?
Koerte ja kasside tuvastamiseks mõeldud konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) väljundkihil on klassifitseerimisülesande binaarse olemuse tõttu tavaliselt ainult 2 sõlme. Sel konkreetsel juhul on eesmärk kindlaks teha, kas sisendkujutis kuulub klassi "koer" või "kass". Selle tulemusena väljund
Mis vahe on TensorFlow närvivõrgu mudeli väljundkihi ja peidetud kihtide vahel?
TensorFlow närvivõrgu mudeli väljundkiht ja peidetud kihid teenivad erinevaid eesmärke ja neil on erinevad omadused. Nende kihtide erinevuse mõistmine on närvivõrkude tõhusaks kujundamiseks ja treenimiseks ülioluline. Väljundkiht on närvivõrgu mudeli viimane kiht, mis vastutab soovitud väljundi või väljundi tootmise eest
Kuidas määratakse närvivõrgu mudelis väljundkihi nihete arv?
Närvivõrgu mudelis määrab väljundkihi nihete arv väljundkihis olevate neuronite arvu. Iga väljundkihi neuron vajab oma sisendite kaalutud summale nihkeliikme lisamist, et võimaldada teatud paindlikkust ja kontrolli.
Selgitage näites kasutatud närvivõrgu arhitektuuri, sealhulgas aktiveerimisfunktsioone ja üksuste arvu igas kihis.
Näites kasutatud närvivõrgu arhitektuur on edasisuunaline närvivõrk, millel on kolm kihti: sisendkiht, peidetud kiht ja väljundkiht. Sisendkiht koosneb 784 ühikust, mis vastab sisendpildi pikslite arvule. Iga sisendkihi üksus tähistab intensiivsust
Milline on väljundkihi roll TensorFlow abil ehitatud pildiklassifikaatoris?
Väljundkiht mängib TensorFlow abil loodud pildiklassifikaatoris üliolulist rolli. Närvivõrgu viimase kihina vastutab see soovitud väljundi või ennustuse loomise eest sisendpildi põhjal. Väljundkiht koosneb ühest või mitmest neuronist, millest igaüks esindab kindlat klassi või kategooriat