Na področju umetne inteligence, zlasti na področju globokega učenja, so klasifikacijske nevronske mreže temeljna orodja za naloge, kot so prepoznavanje slik, obdelava naravnega jezika in drugo. Ko razpravljamo o rezultatu klasifikacijske nevronske mreže, je ključno razumeti koncept porazdelitve verjetnosti med razredi. Trditev, da mora biti "za klasifikacijsko nevronsko mrežo rezultat porazdelitev verjetnosti med razredi", je res resnična.
V nalogi klasifikacije je nevronska mreža zasnovana tako, da dodeli vhodne podatkovne točke določenim kategorijam ali razredom. Omrežje obdeluje vhodne podatke prek več plasti medsebojno povezanih nevronov, pri čemer vsaka plast uporabi vrsto transformacij za vhodne podatke. Končna plast nevronske mreže je običajno sestavljena iz vozlišč, ki ustrezajo različnim razredom v nalogi klasifikacije.
Med fazo usposabljanja nevronske mreže se model nauči prilagoditi svoje parametre, da zmanjša razliko med predvidenim rezultatom in dejanskimi oznakami podatkov o usposabljanju. Ta postopek vključuje optimizacijo funkcije izgube, ki kvantificira neskladje med predvidenimi verjetnostmi razreda in resničnimi oznakami razreda. Z iterativnim posodabljanjem omrežnih parametrov z metodami, kot sta povratno širjenje in gradientni spust, model postopoma izboljšuje svojo sposobnost natančnega napovedovanja.
Rezultat klasifikacijske nevronske mreže je pogosto predstavljen kot porazdelitev verjetnosti po razredih. To pomeni, da za vsako vhodno podatkovno točko omrežje ustvari nabor verjetnosti razreda, ki nakazuje verjetnost, da vhod pripada posameznemu razredu. Verjetnosti so običajno normalizirane tako, da se seštejejo na ena, kar zagotavlja, da predstavljajo veljavno porazdelitev verjetnosti.
Na primer, v preprosti binarni klasifikacijski nalogi, kjer sta razreda "mačka" in "pes", je lahko izhod nevronske mreže [0.8, 0.2], kar pomeni, da je model 80-odstotno prepričan, da je vhod mačka in 20 % prepričanih, da je to pes. V scenariju večrazredne klasifikacije z razredi, kot so »avtomobil«, »avtobus« in »kolo«, je lahko rezultat videti kot [0.6, 0.3, 0.1], ki prikazuje verjetnosti modela za vsak razred.
Ta verjetnostni rezultat je dragocen iz več razlogov. Prvič, zagotavlja merilo zaupanja modela v njegove napovedi, kar uporabnikom omogoča, da ocenijo zanesljivost rezultatov klasifikacije. Poleg tega se lahko porazdelitev verjetnosti uporabi za sprejemanje odločitev na podlagi negotovosti modela, na primer z nastavitvijo praga za sprejemanje napovedi ali z uporabo tehnik, kot je softmax, za pretvorbo neobdelanih rezultatov v verjetnosti.
Izjava, da "za klasifikacijsko nevronsko mrežo mora biti rezultat porazdelitev verjetnosti med razredi", natančno zajema temeljni vidik delovanja klasifikacijskih nevronskih mrež. Z ustvarjanjem verjetnostnih porazdelitev po razredih ta omrežja omogočajo bolj niansirane in informativne napovedi, ki so ključne za širok nabor aplikacij v resničnem svetu.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/DLPP poglobljeno učenje s Pythonom in PyTorchom:
- Če želimo prepoznati barvne slike na konvolucijski nevronski mreži, ali moramo dodati še eno dimenzijo pri prepoznavanju sivih slik?
- Ali se lahko šteje, da aktivacijska funkcija posnema nevron v možganih s proženjem ali ne?
- Ali lahko PyTorch primerjamo z NumPy, ki deluje na GPE z nekaterimi dodatnimi funkcijami?
- Ali je izguba zunaj vzorca izguba validacije?
- Ali je treba uporabiti tenzorsko ploščo za praktično analizo modela nevronske mreže, ki se izvaja PyTorch, ali je dovolj matplotlib?
- Ali lahko PyTorch primerjamo z NumPy, ki deluje na GPE z nekaterimi dodatnimi funkcijami?
- Ali je izvajanje modela nevronske mreže globokega učenja na več grafičnih procesorjih v PyTorchu zelo preprost postopek?
- Ali lahko običajno nevronsko mrežo primerjamo s funkcijo skoraj 30 milijard spremenljivk?
- Katera je največja konvolucijska nevronska mreža?
- Kateri algoritem je mogoče uporabiti, če je vhod seznam nizov numpy, ki hranijo toplotni zemljevid, ki je rezultat ViTPose, in je oblika vsake datoteke numpy [1, 17, 64, 48], ki ustreza 17 ključnim točkam v telesu?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch