Сверточная нейронавая сетка (CNN) - гэта тып мадэлі глыбокага навучання, які шырока выкарыстоўваецца ў задачах распазнавання малюнкаў. Ён спецыяльна распрацаваны для эфектыўнай апрацоўкі і аналізу візуальных даных, што робіць яго магутным інструментам у праграмах камп'ютэрнага зроку. У гэтым адказе мы абмяркуем ключавыя кампаненты CNN і іх адпаведныя ролі ў задачах распазнавання малюнкаў.
1. Згорткавыя пласты: згорткавыя пласты з'яўляюцца будаўнічымі блокамі CNN. Яны складаюцца з набору навучальных фільтраў або ядраў, якія згортваюцца з уваходным відарысам для стварэння карт функцый. Кожны фільтр вызначае пэўны ўзор або асаблівасць выявы, напрыклад, краю, куты або тэкстуры. Аперацыя згортвання ўключае ў сябе слізгаценне фільтра па малюнку і вылічэнне кропкавага здабытку паміж вагамі фільтра і адпаведнай выявай. Гэты працэс паўтараецца для кожнага месца на малюнку, ствараючы карту аб'ектаў, якая падкрэслівае наяўнасць розных аб'ектаў.
Прыклад: давайце разгледзім фільтр 3×3, які выяўляе гарызантальныя краю. Пры згортванні з уваходным відарысам будзе створана карта функцый, якая падкрэслівае гарызантальныя краю відарыса.
2. Аб'яднанне слаёў: Аб'яднанне слаёў выкарыстоўваецца для паніжэння дыскрэтызацыі карт функцый, створаных згорткавымі пластамі. Яны памяншаюць прасторавыя памеры карт аб'ектаў, захоўваючы самую важную інфармацыю. Найбольш часта выкарыстоўваная аперацыя аб'яднання - гэта максімальнае аб'яднанне, якое выбірае максімальнае значэнне ў акне аб'яднання. Гэта дапамагае паменшыць вылічальную складанасць сеткі і робіць яе больш устойлівай да невялікіх прасторавых варыяцый уваходнага відарыса.
Прыклад: прымяненне максімальнага аб'яднання з акном аб'яднання 2×2 на карце аб'ектаў выбярэ максімальнае значэнне ў кожнай вобласці 2×2, якая не перакрываецца, фактычна памяншаючы прасторавыя памеры ўдвая.
3. Функцыі актывацыі: функцыі актывацыі ўводзяць нелінейнасць у CNN, дазваляючы ёй вывучаць складаныя заканамернасці і рабіць прагнозы. Найбольш часта выкарыстоўваная функцыя актывацыі ў CNN - гэта Rectified Linear Unit (ReLU), якая разлічвае выхад як максімум нуля і ўваходу. ReLU з'яўляецца пераважнай з-за яго прастаты і здольнасці палегчыць праблему знікнення градыенту.
Прыклад: калі выхад нейрона адмоўны, ReLU усталёўвае яго ў нуль, фактычна адключаючы нейрон. Калі вынік станоўчы, ReLU захоўвае яго нязменным.
4. Цалкам звязаныя пласты: цалкам звязаныя пласты адказваюць за канчатковыя прагнозы на аснове вынятых функцый. Яны бяруць сплясканыя карты функцый з папярэдніх слаёў і прапускаюць іх праз серыю цалкам звязаных нейронаў. Кожны нейрон у цалкам звязаным слоі звязаны з кожным нейронам у папярэднім слоі, што дазваляе яму вывучаць складаныя ўзаемасувязі паміж функцыямі і рабіць дакладныя прагнозы.
Прыклад: у задачы па распазнаванні малюнкаў поўназвязаны ўзровень можа мець нейроны, якія адпавядаюць розным класам, такім як "кот", "сабака" і "аўтамабіль". Выхад поўнасцю звязанага пласта можа быць інтэрпрэтаваны як верагоднасць прыналежнасці ўваходнага відарыса да кожнага класа.
5. Функцыя страт: функцыя страт вымярае разыходжанне паміж прагназаванымі вынікамі і базавымі пазнакамі праўды. Ён колькасна вызначае, наколькі добра CNN выконвае пастаўленую задачу, і дае сігнал для абнаўлення параметраў мадэлі падчас навучання. Выбар функцыі страт залежыць ад канкрэтнай задачы распазнавання выявы, напрыклад, двайковая крос-энтрапія для бінарнай класіфікацыі або катэгарыяльная крос-энтрапія для шматкласавай класіфікацыі.
Прыклад: у задачы двайковай класіфікацыі двайковая перакрыжаваная страта энтрапіі параўноўвае прагназаваную верагоднасць станоўчага класа з сапраўднай пазнакай (0 або 1) і штрафуе вялікія разыходжанні паміж імі.
Сверточная нейронавая сетка (CNN) складаецца з згортачных слаёў, слаёў аб'яднання, функцый актывацыі, цалкам звязаных слаёў і функцыі страт. Згорткавыя пласты здабываюць значныя аб'екты з уваходнага відарыса, у той час як аб'ядноўваючыя слаі зніжаюць выбарку карт функцый. Функцыі актывацыі ўводзяць нелінейнасць, а цалкам звязаныя ўзроўні робяць канчатковыя прагнозы. Функцыя страт вымярае разыходжанне паміж прагназаванымі вынікамі і базавымі пазнакамі праўдзівасці, кіруючы працэсам навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Скруткавыя нейронныя сеткі ў TensorFlow:
- Як можна навучыць і аптымізаваць CNN з дапамогай TensorFlow і якія агульныя паказчыкі для ацэнкі яго эфектыўнасці?
- Якая роля цалкам звязаных слаёў у CNN і як яны рэалізаваны ў TensorFlow?
- Растлумачце прызначэнне і працу згортачных слаёў і слаёў аб'яднання ў CNN.
- Як TensorFlow можна выкарыстоўваць для рэалізацыі CNN для класіфікацыі малюнкаў?
- Як згорткі і аб'яднанне аб'ядноўваюцца ў CNN, каб вывучаць і распазнаваць складаныя ўзоры ў малюнках?
- Апішыце структуру CNN, у тым ліку ролю схаваных слаёў і цалкам злучанага ўзроўню.
- Як аб'яднанне спрашчае карты функцый у CNN і якая мэта максімальнага аб'яднання?
- Растлумачце працэс згортвання ў CNN і тое, як яны дапамагаюць ідэнтыфікаваць шаблоны або асаблівасці на малюнку.
- Якія асноўныя кампаненты сверточной нейронавай сеткі (CNN) і як яны спрыяюць распазнаванню малюнкаў?