Tehisintellekti valdkonnas, eriti süvaõppe valdkonnas, on klassifitseerimisnärvivõrgud põhilised vahendid selliste ülesannete jaoks nagu pildituvastus, loomuliku keele töötlemine ja palju muud. Klassifitseeritava närvivõrgu väljundi arutamisel on ülioluline mõista klassidevahelise tõenäosusjaotuse kontseptsiooni. Väide, et "Klassifitseeriva närvivõrgu puhul peaks tulemuseks olema klassidevaheline tõenäosusjaotus", on tõepoolest tõsi.
Klassifitseerimisülesandes on närvivõrk loodud sisendandmete punktide määramiseks konkreetsetele kategooriatele või klassidele. Võrk töötleb sisendandmeid mitme omavahel ühendatud neuronikihi kaudu, kusjuures iga kiht rakendab sisendandmetele teisenduste komplekti. Närvivõrgu viimane kiht koosneb tavaliselt sõlmedest, mis vastavad klassifitseerimisülesande erinevatele klassidele.
Närvivõrgu koolitusfaasis õpib mudel kohandama oma parameetreid, et minimeerida erinevust ennustatud väljundi ja treeningandmete tegelike siltide vahel. See protsess hõlmab kadufunktsiooni optimeerimist, mis kvantifitseerib prognoositud klassi tõenäosuste ja tegelike klassimärgiste vahelise erinevuse. Võrgu parameetreid iteratiivselt värskendades selliste meetodite abil nagu tagasilevi ja gradiendi laskumine, parandab mudel järk-järgult oma võimet teha täpseid ennustusi.
Klassifitseeritava närvivõrgu väljundit esitatakse sageli klasside tõenäosusjaotusena. See tähendab, et iga sisendandmepunkti jaoks loob võrk klassi tõenäosuste komplekti, mis näitab igasse klassi sisendi kuulumise tõenäosust. Tõenäosused normaliseeritakse tavaliselt nii, et need summeeritakse ühega, tagades, et need esindavad kehtivat tõenäosusjaotust.
Näiteks lihtsas kahendklassifikatsiooniülesandes, kus klassid on "kass" ja "koer", võib närvivõrgu väljund olla [0.8, 0.2], mis näitab, et mudel on 80% kindel, et sisendiks on kass ja 20% kindel, et see on koer. Mitme klassi klassifitseerimise stsenaariumi korral, kus on sellised klassid nagu "auto", "buss" ja "jalgratas", võib väljund välja näha [0.6, 0.3, 0.1], mis näitab mudeli tõenäosusi iga klassi jaoks.
See tõenäosuslik väljund on väärtuslik mitmel põhjusel. Esiteks mõõdab see mudeli usaldust selle prognooside suhtes, võimaldades kasutajatel hinnata klassifitseerimistulemuste usaldusväärsust. Lisaks saab tõenäosusjaotust kasutada mudeli määramatuse põhjal otsuste tegemiseks, näiteks määrates ennustuste aktsepteerimise läve või kasutades selliseid tehnikaid nagu softmax, et teisendada töötlemata väljundid tõenäosusteks.
Väide, et "klassifikatsiooninärvivõrgu puhul peaks tulemuseks olema klassidevaheline tõenäosusjaotus", kajastab täpselt klassifitseerimisnärvivõrkude toimimise põhiaspekti. Luues tõenäosusjaotuse klasside lõikes, võimaldavad need võrgud nüansirikkamaid ja informatiivsemaid ennustusi, mis on paljude reaalmaailma rakenduste jaoks üliolulised.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/DLPP sügav õppimine Pythoni ja PyTorchiga:
- Kui soovitakse konvolutsioonilises närvivõrgus värvipilte ära tunda, kas siis tuleb hallskaala kujutiste tuvastamisel lisada veel üks mõõde?
- Kas aktiveerimisfunktsiooni võib pidada aju neuroni jäljendamiseks, kas süttimisel või mitte?
- Kas PyTorchi saab võrrelda mõne lisafunktsiooniga GPU-l töötava NumPyga?
- Kas valimiväline kadu on valideerimise kadu?
- Kas PyTorchi käivitatud närvivõrgu mudeli praktiliseks analüüsiks peaks kasutama tensorplaati või piisab matplotlibist?
- Kas PyTorchi saab võrrelda GPU-l töötava NumPy-ga, millel on mõned lisafunktsioonid?
- Kas sügava õppimisega närvivõrgu mudeli käivitamine PyTorchis mitmel GPU-l on väga lihtne protsess?
- Kas tavalist närvivõrku saab võrrelda peaaegu 30 miljardi muutuja funktsiooniga?
- Mis on suurim konvolutsiooniline närvivõrk?
- Kui sisendiks on ViTPose väljundiks olev soojuskaarti salvestavate numpy massiivide loend ja iga numpy faili kuju on [1, 17, 64, 48], mis vastab keha 17 võtmepunktile, siis millist algoritmi saab kasutada?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/DLPP süvaõppes Pythoni ja PyTorchiga