Arhitektura konvolucijske nevronske mreže (CNN) v PyTorchu se nanaša na zasnovo in razporeditev njenih različnih komponent, kot so konvolucijske plasti, plasti združevanja, popolnoma povezane plasti in aktivacijske funkcije. Arhitektura določa, kako omrežje obdeluje in preoblikuje vhodne podatke, da ustvari smiselne rezultate. V tem odgovoru bomo zagotovili podrobno in izčrpno razlago arhitekture CNN v PyTorchu, s poudarkom na njegovih ključnih komponentah in njihovih funkcionalnostih.
CNN je običajno sestavljen iz več plasti, razporejenih v zaporedju. Prva plast je običajno konvolucijska plast, ki izvaja temeljno operacijo konvolucije na vhodnih podatkih. Konvolucija vključuje uporabo nabora naučljivih filtrov (znanih tudi kot jedra) na vhodne podatke za ekstrahiranje funkcij. Vsak filter izvede pikčasti produkt med svojimi utežmi in lokalnim sprejemljivim poljem vnosa, kar ustvari zemljevid funkcij. Ti zemljevidi funkcij zajamejo različne vidike vhodnih podatkov, kot so robovi, teksture ali vzorci.
Po konvolucijski plasti je nelinearna aktivacijska funkcija po elementih uporabljena za zemljevide funkcij. To v omrežje vnaša nelinearnost, kar mu omogoča, da se nauči zapletenih odnosov med vhodom in izhodom. Pogoste aktivacijske funkcije, ki se uporabljajo v CNN, vključujejo ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoid in tanh. ReLU se pogosto uporablja zaradi svoje preprostosti in učinkovitosti pri blaženju problema izginjajočega gradienta.
Po aktivacijski funkciji se pogosto uporabi sloj združevanja, da se zmanjšajo prostorske dimenzije zemljevidov funkcij, hkrati pa se ohranijo pomembne značilnosti. Operacije združevanja, kot je največje združevanje ali povprečno združevanje, razdelijo zemljevide funkcij na območja, ki se ne prekrivajo, in združijo vrednosti znotraj vsake regije. Ta operacija zmanjšanja vzorčenja zmanjša računsko kompleksnost omrežja in ga naredi bolj robustnega za variacije v vhodu.
Konvolucijska, aktivacijska in združevalna plast se običajno večkrat ponovijo, da se iz vhodnih podatkov izločijo vse bolj abstraktne in visokonivojske funkcije. To se doseže s povečanjem števila filtrov v vsaki konvolucijski plasti ali z zlaganjem več konvolucijskih plasti skupaj. Globina omrežja mu omogoča, da se nauči hierarhičnih predstavitev vnosa, pri čemer zajame funkcije na nizki in visoki ravni.
Ko je postopek ekstrakcije značilnosti končan, je izhod sploščen v 1D vektor in šel skozi eno ali več popolnoma povezanih plasti. Te plasti povezujejo vsak nevron v eni plasti z vsakim nevronom v naslednji plasti, kar omogoča učenje zapletenih odnosov. Popolnoma povezani sloji se običajno uporabljajo v končnih slojih omrežja za preslikavo naučenih funkcij v želeni rezultat, kot so verjetnosti razreda v nalogah klasifikacije slik.
Za izboljšanje zmogljivosti in posplošitev omrežja je mogoče uporabiti različne tehnike. Tehnike regulacije, kot je osip ali paketna normalizacija, se lahko uporabijo za preprečevanje prekomernega opremljanja in izboljšanje zmožnosti omrežja za posploševanje na nevidne podatke. Dropout med treningom naključno nastavi del nevronov na nič, zaradi česar se omrežje nauči odvečnih predstavitev. Paketna normalizacija normalizira vnose v vsako plast, zmanjša notranji premik kovariate in pospeši proces usposabljanja.
Arhitektura CNN v PyTorchu zajema razporeditev in zasnovo njegovih komponent, vključno s konvolucijskimi plastmi, aktivacijskimi funkcijami, plastmi združevanja in popolnoma povezanimi plastmi. Te komponente sodelujejo pri pridobivanju in učenju pomembnih funkcij iz vhodnih podatkov, kar omrežju omogoča natančne napovedi ali klasifikacije. S skrbnim načrtovanjem arhitekture in vključevanjem tehnik, kot je regularizacija, je mogoče izboljšati učinkovitost in generalizacijo omrežja.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Konvolucijska nevronska mreža (CNN):
- Katera je največja konvolucijska nevronska mreža?
- Kakšni so izhodni kanali?
- Kaj pomeni število vhodnih kanalov (prvi parameter nn.Conv1d)?
- Katere so nekatere običajne tehnike za izboljšanje delovanja CNN med usposabljanjem?
- Kakšen je pomen velikosti serije pri usposabljanju CNN? Kako vpliva na proces treninga?
- Zakaj je pomembno razdeliti podatke na nize za usposabljanje in validacijo? Koliko podatkov je običajno dodeljenih za validacijo?
- Kako pripravimo podatke o usposabljanju za CNN? Pojasnite vključene korake.
- Kakšen je namen optimizatorja in funkcije izgube pri usposabljanju konvolucijske nevronske mreže (CNN)?
- Zakaj je med usposabljanjem CNN pomembno spremljati obliko vhodnih podatkov na različnih stopnjah?
- Ali je mogoče konvolucijske plasti uporabiti za podatke, ki niso slike? Navedite primer.
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Convolution neural network (CNN)