Ominaisuuden poistaminen on ratkaiseva vaihe kuvantunnistustehtäviin sovelletussa konvoluutiohermoverkon (CNN) prosessissa. CNN:issä piirteiden erotusprosessi sisältää merkityksellisten ominaisuuksien poimimisen syöttökuvista tarkan luokituksen helpottamiseksi. Tämä prosessi on olennainen, koska kuvien raaka pikseliarvot eivät sovellu suoraan luokittelutehtäviin. Poimimalla asiaankuuluvia piirteitä CNN:t voivat oppia tunnistamaan kuvioita ja muotoja kuvista, mikä mahdollistaa niiden erottamisen eri objekti- tai entiteettiluokista.
Ominaisuuksien erotusprosessi CNN:issä sisältää tyypillisesti konvoluutiokerrosten käytön. Nämä tasot käyttävät suodattimia, jotka tunnetaan myös nimellä ytimet, syöttökuvaan. Jokainen suodatin skannaa syötekuvan ja suorittaa elementtikohtaisia kerto- ja summausoperaatioita piirrekartan tuottamiseksi. Ominaisuuskartat tallentavat syötekuvassa olevia tiettyjä kuvioita tai piirteitä, kuten reunoja, pintakuvioita tai muotoja. Useiden suodattimien käyttö konvoluutiokerroksissa antaa CNN:ille mahdollisuuden poimia erilaisia ominaisuuksia erilaisissa tilahierarkioissa.
Konvoluutiokerrosten jälkeen CNN:t sisältävät usein aktivointitoimintoja, kuten ReLU (Recified Linear Unit) epälineaarisuuden lisäämiseksi malliin. Epälineaariset aktivointitoiminnot ovat ratkaisevan tärkeitä, jotta CNN:t voivat oppia monimutkaisia suhteita ja kuvioita tiedoissa. Poolauskerroksia, kuten maksimivarausta tai keskimääräistä yhdistämistä, käytetään sitten tyypillisesti karttakohdekarttojen tilamittojen pienentämiseksi säilyttäen samalla tärkeimmät tiedot. Poolaaminen auttaa tekemään verkosta kestävämmän syöttökuvien vaihteluille ja vähentää laskennan monimutkaisuutta.
Konvoluutio- ja poolauskerrosten jälkeen erotetut piirteet litistetään vektoriksi ja viedään yhden tai useamman täysin yhdistetyn kerroksen läpi. Nämä kerrokset toimivat luokittajina, jotka oppivat yhdistämään poimitut ominaisuudet vastaaviin tulosluokkiin. Lopullinen täysin yhdistetty kerros käyttää tavallisesti softmax-aktivointifunktiota luokkien todennäköisyyksien luomiseksi usean luokan luokitustehtäviä varten.
Havainnollistaaksesi piirteiden poimintaprosessia CNN:ssä kuvantunnistusta varten, harkitse esimerkkiä vaatekuvien luokittelusta. Tässä skenaariossa CNN oppisi poimimaan ominaisuuksia, kuten tekstuureja, värejä ja kuvioita, jotka ovat ainutlaatuisia erityyppisille vaatteille, kuten kengille, paidoille tai housuille. Käsittelemällä suurta tietojoukkoa merkittyjä vaatekuvia, CNN säätisi iteratiivisesti suodattimiaan ja painojaan tunnistaakseen ja luokitellakseen nämä erityispiirteet tarkasti, mikä lopulta mahdollistaisi ennusteiden tekemisen näkymättömistä kuvista suurella tarkkuudella.
Ominaisuuksien poiminta on CNN:iden keskeinen osa kuvantunnistusta, mikä mahdollistaa mallin oppimisen ja erottamisen syöttökuvien merkitykselliset kuviot ja ominaisuudet. Konvoluutiokerrosten, aktivointitoimintojen, yhdistävien kerrosten ja täysin yhdistettyjen kerrosten avulla CNN:t voivat tehokkaasti poimia ja hyödyntää merkityksellisiä ominaisuuksia tarkkojen luokittelutehtävien suorittamiseksi.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
- Voidaanko hermorakenteista oppimista käyttää tietojen kanssa, joille ei ole luonnollista kuvaajaa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa