Funktsioonide eraldamine on pildituvastusülesannete jaoks rakendatava konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) protsessi ülioluline samm. CNN-ides hõlmab funktsioonide ekstraheerimise protsess sisendpiltidest tähenduslike funktsioonide ekstraheerimist, et hõlbustada täpset klassifitseerimist. See protsess on oluline, kuna piltide töötlemata pikslite väärtused ei sobi otseselt klassifitseerimistoiminguteks. Asjakohaste funktsioonide eraldamisega saavad CNN-id õppida piltidel mustreid ja kujundeid ära tundma, võimaldades neil eristada erinevaid objektide või üksuste klasse.
Funktsioonide ekstraheerimisprotsess CNN-ides hõlmab tavaliselt konvolutsioonikihtide kasutamist. Need kihid rakendavad sisendpildile filtreid, mida tuntakse ka tuumadena. Iga filter skannib üle sisendkujutise, teostades elemendipõhiseid korrutamis- ja liitmisoperatsioone, et luua funktsioonide kaart. Funktsioonikaardid jäädvustavad sisendpildil esinevaid konkreetseid mustreid või funktsioone, nagu servad, tekstuurid või kujundid. Mitme filtri kasutamine konvolutsioonikihtides võimaldab CNN-idel eraldada erinevaid funktsioone erinevates ruumilistes hierarhiates.
Pärast konvolutsioonikihte sisaldavad CNN-id sageli aktiveerimisfunktsioone, nagu ReLU (Recified Linear Unit), et lisada mudelisse mittelineaarsus. Mittelineaarsed aktiveerimisfunktsioonid on üliolulised, et võimaldada CNN-idel õppida keerulisi seoseid ja mustreid andmete sees. Seejärel rakendatakse tavaliselt objektikaartide ruumimõõtmete vähendamiseks, säilitades samal ajal kõige asjakohasema teabe, koondamiskihte, nagu maksimaalne kogumine või keskmine kogumine. Ühendamine aitab muuta võrku vastupidavamaks sisendkujutiste variatsioonidele ja vähendab arvutuslikku keerukust.
Pärast konvolutsiooni- ja koondamiskihte tasandatakse eraldatud tunnused vektoriks ja juhitakse läbi ühe või mitme täielikult ühendatud kihi. Need kihid toimivad klassifikaatoritena, mis õpivad eraldatud funktsioone vastavate väljundklassidega kaardistama. Lõplik täielikult ühendatud kiht kasutab tavaliselt aktiveerimisfunktsiooni softmax, et luua klassi tõenäosused mitme klassi klassifitseerimisülesannete jaoks.
Piltide tuvastamiseks CNN-i funktsioonide eraldamise protsessi illustreerimiseks vaadake rõivapiltide klassifitseerimise näidet. Selle stsenaariumi korral õpiks CNN eraldama selliseid funktsioone nagu tekstuurid, värvid ja mustrid, mis on ainulaadsed erinevat tüüpi rõivaesemetele, nagu kingad, särgid või püksid. Töötledes suurt andmestikku märgistatud rõivapiltidest, kohandab CNN korduvalt oma filtreid ja kaalusid, et need eristavad tunnused täpselt tuvastada ja klassifitseerida, võimaldades lõpuks teha ennustusi nähtamatute piltide kohta suure täpsusega.
Funktsioonide eraldamine on CNN-ide põhikomponent kujutiste tuvastamiseks, võimaldades mudelil õppida ja eristada sisendpiltide asjakohaseid mustreid ja funktsioone. Konvolutsioonikihtide, aktiveerimisfunktsioonide, kihtide ühendamise ja täielikult ühendatud kihtide kasutamise kaudu saavad CNN-id tõhusalt eraldada ja kasutada tähenduslikke funktsioone täpsete klassifitseerimisülesannete täitmiseks.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
- Kas neuraalset struktureeritud õppimist saab kasutada andmetega, mille jaoks pole loomulikku graafikut?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis