Ekstrakcija funkcij je ključni korak v procesu konvolucijske nevronske mreže (CNN), ki se uporablja za naloge prepoznavanja slik. V CNN-jih postopek ekstrakcije značilnosti vključuje ekstrakcijo pomembnih značilnosti iz vhodnih slik za lažjo natančno klasifikacijo. Ta postopek je bistven, saj neobdelane vrednosti slikovnih pik iz slik niso neposredno primerne za naloge klasifikacije. Z ekstrakcijo ustreznih funkcij se lahko CNN naučijo prepoznavati vzorce in oblike znotraj slik, kar jim omogoča razlikovanje med različnimi razredi predmetov ali entitet.
Postopek ekstrakcije značilnosti v CNN običajno vključuje uporabo konvolucijskih plasti. Ti sloji na vhodno sliko uporabijo filtre, znane tudi kot jedra. Vsak filter skenira po vhodni sliki in izvaja operacije množenja in seštevanja elementov, da ustvari zemljevid funkcij. Zemljevidi funkcij zajamejo posebne vzorce ali značilnosti, prisotne na vhodni sliki, kot so robovi, teksture ali oblike. Uporaba več filtrov v konvolucijskih plasteh omogoča CNN-jem, da izločijo raznolik niz funkcij v različnih prostorskih hierarhijah.
Po konvolucijskih slojih CNN pogosto vključujejo aktivacijske funkcije, kot je ReLU (Rectified Linear Unit), da v model vnesejo nelinearnost. Nelinearne aktivacijske funkcije so ključne za omogočanje CNN-om, da se naučijo kompleksnih odnosov in vzorcev v podatkih. Plasti združevanja, kot je največje združevanje ali povprečno združevanje, se nato običajno uporabijo za zmanjšanje prostorskih razsežnosti zemljevidov funkcij, hkrati pa ohranijo najpomembnejše informacije. Združevanje pomaga narediti omrežje bolj robustno za variacije vhodnih slik in zmanjša računsko kompleksnost.
Po konvolucijski plasti in plasti združevanja se izvlečene značilnosti sploščijo v vektor in prenesejo skozi eno ali več popolnoma povezanih plasti. Ti sloji služijo kot klasifikatorji, ki se naučijo preslikati ekstrahirane značilnosti v ustrezne izhodne razrede. Končna popolnoma povezana plast običajno uporablja aktivacijsko funkcijo softmax za ustvarjanje verjetnosti razreda za večrazredne naloge klasifikacije.
Za ponazoritev postopka ekstrakcije značilnosti v CNN za prepoznavanje slik razmislite o primeru razvrščanja slik oblačil. V tem scenariju bi se CNN naučil izluščiti lastnosti, kot so teksture, barve in vzorci, edinstveni za različne vrste oblačil, kot so čevlji, srajce ali hlače. Z obdelavo velikega nabora podatkov označenih slik oblačil bi CNN iterativno prilagodil svoje filtre in uteži, da bi natančno prepoznal in razvrstil te značilne lastnosti, kar bi mu na koncu omogočilo visoko natančno napovedovanje nevidenih slik.
Ekstrakcija funkcij je temeljna komponenta CNN-jev za prepoznavanje slik, ki modelu omogoča učenje in razlikovanje med ustreznimi vzorci in značilnostmi znotraj vhodnih slik. Z uporabo konvolucijskih plasti, aktivacijskih funkcij, združevanja plasti in popolnoma povezanih plasti lahko CNN-ji učinkovito izločijo in izkoristijo pomembne funkcije za izvajanje natančnih nalog klasifikacije.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
- Ali je nevronsko strukturirano učenje mogoče uporabiti s podatki, za katere ni naravnega grafa?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals