A jellemzők kinyerése a képfelismerési feladatoknál alkalmazott konvolúciós neurális hálózat (CNN) folyamat döntő lépése. A CNN-ekben a jellemzők kinyerési folyamata magában foglalja az értelmes jellemzők kinyerését a bemeneti képekből a pontos osztályozás megkönnyítése érdekében. Ez a folyamat elengedhetetlen, mivel a képek nyers pixelértékei nem alkalmasak közvetlenül osztályozási feladatokra. A releváns jellemzők kinyerésével a CNN-ek megtanulhatják felismerni a képeken belüli mintákat és alakzatokat, lehetővé téve számukra, hogy különbséget tudjanak tenni az objektumok vagy entitások különböző osztályai között.
A CNN-ekben a jellemző-kinyerési folyamat jellemzően konvolúciós rétegek használatát foglalja magában. Ezek a rétegek szűrőket, más néven kerneleket alkalmaznak a bemeneti képre. Mindegyik szűrő végigpásztázza a bemeneti képet, és elemenkénti szorzási és összegzési műveleteket hajt végre a jellemzőtérkép létrehozásához. A jellemzőtérképek a bemeneti képen jelen lévő meghatározott mintákat vagy jellemzőket rögzítik, például éleket, textúrákat vagy alakzatokat. A több szűrő használata a konvolúciós rétegekben lehetővé teszi a CNN-ek számára, hogy különböző térbeli hierarchiákon különféle jellemzőket vonjanak ki.
A konvolúciós rétegek után a CNN-ek gyakran tartalmaznak olyan aktiválási függvényeket, mint a ReLU (Recified Linear Unit), hogy a nemlinearitást bevigyék a modellbe. A nemlineáris aktiválási függvények kulcsfontosságúak ahhoz, hogy a CNN-ek megtanulják az adatokon belüli összetett kapcsolatokat és mintákat. A gyűjtőrétegeket, például a maximális gyűjtést vagy az átlagos összevonást általában a tereptárgytérképek térbeli méretének csökkentése érdekében alkalmazzák, miközben megőrzik a legfontosabb információkat. A pooling segít a hálózat robusztusabbá tételében a bemeneti képek változásaival szemben, és csökkenti a számítási bonyolultságot.
A konvolúciós és a pooling réteget követően a kinyert jellemzőket egy vektorba lapítják, és áthaladnak egy vagy több teljesen összekapcsolt rétegen. Ezek a rétegek osztályozóként szolgálnak, megtanulva a kivont jellemzőket a megfelelő kimeneti osztályokhoz leképezni. A végső, teljesen összekapcsolt réteg általában egy softmax aktiválási függvényt alkalmaz, hogy osztályvalószínűségeket generáljon a többosztályos osztályozási feladatokhoz.
A képfelismerés céljára szolgáló CNN-jellemzők kinyerési folyamatának illusztrálásához vegye figyelembe a ruházati képek osztályozásának példáját. Ebben a forgatókönyvben a CNN megtanulna olyan jellemzőket kinyerni, mint a textúrák, színek és minták, amelyek egyediek a különböző típusú ruházati cikkekhez, például cipőkhöz, ingekhez vagy nadrágokhoz. A felcímkézett ruházati képek nagy adathalmazának feldolgozásával a CNN iteratív módon módosítja szűrőit és súlyait, hogy pontosan azonosítsa és osztályozza ezeket a megkülönböztető jellemzőket, ami végső soron lehetővé teszi számára, hogy nagy pontossággal előrejelzéseket készítsen a nem látott képekről.
A jellemzők kinyerése a CNN-ek képfelismerési alapvető összetevője, lehetővé téve a modell számára, hogy megtanulja, és különbséget tegyen a bemeneti képeken belüli releváns minták és jellemzők között. A konvolúciós rétegek, az aktiválási funkciók, a rétegek összevonása és a teljesen összekapcsolt rétegek használatával a CNN-ek hatékonyan kinyerhetnek és hasznosíthatnak értelmes funkciókat a pontos osztályozási feladatok elvégzéséhez.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/TFF TensorFlow alapjai:
- Hogyan lehet egy beágyazási réteget használni, hogy automatikusan hozzárendelje a megfelelő tengelyeket a szavak vektorként történő ábrázolásához?
- Mi a célja a maximális összevonásnak a CNN-ben?
- Szükséges-e aszinkron tanulási függvényt használni a TensorFlow.js-ban futó gépi tanulási modellekhez?
- Mi a TensorFlow Keras Tokenizer API maximális szavak száma paraméter?
- Használható a TensorFlow Keras Tokenizer API a leggyakoribb szavak megtalálására?
- Mi az a TOCO?
- Mi a kapcsolat a gépi tanulási modell számos korszaka és a modell futtatásából származó előrejelzés pontossága között?
- A TensorFlow Neural Structured Learning programjában a pack szomszédok API létrehoz egy kibővített képzési adatkészletet a természetes gráfadatok alapján?
- Mi az a pack szomszédok API a TensorFlow neurális strukturált tanulásában?
- Használható-e a neurális strukturált tanulás olyan adatokkal, amelyekhez nincs természetes gráf?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals oldalon