PyTorchi konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) arhitektuur viitab selle erinevate komponentide (nt konvolutsioonikihid, koondkihid, täielikult ühendatud kihid ja aktiveerimisfunktsioonid) kujundusele ja paigutusele. Arhitektuur määrab, kuidas võrk töötleb ja teisendab sisendandmeid tähenduslike väljundite saamiseks. Selles vastuses anname üksikasjaliku ja põhjaliku selgituse PyTorchi CNN-i arhitektuuri kohta, keskendudes selle põhikomponentidele ja nende funktsioonidele.
CNN koosneb tavaliselt mitmest järjestikusest kihist. Esimene kiht on tavaliselt konvolutsioonikiht, mis teostab sisendandmetega konvolutsiooni põhioperatsiooni. Konvolutsioon hõlmab funktsioonide ekstraktimiseks sisendandmetele õpitavate filtrite (tuntud ka kui tuumad) rakendamist. Iga filter teostab punktkorrutise oma kaalu ja sisendi kohaliku vastuvõtuvälja vahel, luues funktsioonikaardi. Need funktsioonikaardid kajastavad sisendandmete erinevaid aspekte, nagu servad, tekstuurid või mustrid.
Pärast konvolutsioonikihti rakendatakse objektikaartidele elemendipõhiselt mittelineaarne aktiveerimisfunktsioon. See toob võrku mittelineaarsuse, võimaldades tal õppida keerulisi seoseid sisendi ja väljundi vahel. CNN-ides kasutatavad tavalised aktiveerimisfunktsioonid hõlmavad ReLU (Recified Linear Unit), sigmoidi ja tanh. ReLU-d kasutatakse laialdaselt selle lihtsuse ja tõhususe tõttu kaduva gradiendi probleemi leevendamisel.
Pärast aktiveerimisfunktsiooni kasutatakse sageli koondkihti, et vähendada objektikaartide ruumilisi mõõtmeid, säilitades samal ajal olulised omadused. Koondamistoimingud, nagu maksimaalne kogumine või keskmine kogumine, jagavad funktsioonide kaardid mittekattuvateks piirkondadeks ja koondavad väärtused igas piirkonnas. See alladiskreetimisoperatsioon vähendab võrgu arvutuslikku keerukust ja muudab selle sisendi variatsioonide suhtes vastupidavamaks.
Konvolutsiooni-, aktiveerimis- ja koondamiskihte korratakse tavaliselt mitu korda, et eraldada sisendandmetest üha abstraktsemaid ja kõrgema taseme funktsioone. See saavutatakse filtrite arvu suurendamisega igas konvolutsioonilises kihis või mitme konvolutsioonilise kihi virnastamisega. Võrgu sügavus võimaldab tal õppida sisendi hierarhilisi esitusi, jäädvustades nii madala taseme kui ka kõrgetasemelisi funktsioone.
Kui funktsioonide eraldamise protsess on lõppenud, tasandatakse väljund 1D-vektoriks ja juhitakse läbi ühe või mitme täielikult ühendatud kihi. Need kihid ühendavad iga neuroni ühes kihis iga järgmise kihi neuroniga, võimaldades õppida keerulisi seoseid. Täielikult ühendatud kihte kasutatakse tavaliselt võrgu viimastes kihtides, et kaardistada õpitud funktsioonid soovitud väljundiga, näiteks klasside tõenäosused kujutiste klassifitseerimise ülesannetes.
Võrgu jõudluse ja üldistuse parandamiseks saab rakendada erinevaid tehnikaid. Regulariseerimistehnikaid, nagu väljalangemine või partii normaliseerimine, saab kasutada selleks, et vältida ülepaigutamist ja parandada võrgu võimet üldistada nähtamatutele andmetele. Dropout nullib osa neuronitest treeningu ajal juhuslikult, sundides võrgustikku õppima üleliigseid esitusi. Partii normaliseerimine normaliseerib iga kihi sisendid, vähendades sisemist ühismuutuja nihet ja kiirendades treeningprotsessi.
PyTorchi CNN-i arhitektuur hõlmab selle komponentide paigutust ja kujundust, sealhulgas konvolutsioonikihte, aktiveerimisfunktsioone, koondamise kihte ja täielikult ühendatud kihte. Need komponendid töötavad koos, et eraldada ja õppida sisendandmetest olulisi funktsioone, võimaldades võrgul teha täpseid ennustusi või klassifikatsioone. Arhitektuuri hoolikalt kavandades ja selliseid tehnikaid nagu reguleerimine kaasates saab parandada võrgu jõudlust ja üldistamist.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Konversiooni närvivõrk (CNN):
- Mis on suurim konvolutsiooniline närvivõrk?
- Mis on väljundkanalid?
- Mida tähendab sisendkanalite arv (nn.Conv1d 2. parameeter)?
- Millised on mõned levinumad tehnikad CNN-i jõudluse parandamiseks treeningu ajal?
- Mis tähtsus on partii suurusel CNN-i koolitamisel? Kuidas see treeningprotsessi mõjutab?
- Miks on oluline jagada andmed koolitus- ja valideerimiskomplektideks? Kui palju andmeid tavaliselt kinnitamiseks eraldatakse?
- Kuidas me CNN-i jaoks koolitusandmeid ette valmistame? Selgitage kaasatud samme.
- Mis on optimeerija ja kadufunktsiooni eesmärk konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) treenimisel?
- Miks on CNN-i treenimise ajal oluline jälgida sisendandmete kuju erinevatel etappidel?
- Kas konvolutsioonikihte saab kasutada muude andmete kui piltide jaoks? Tooge näide.
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid Convolutioni närvivõrgus (CNN)