V oblasti umelej inteligencie, najmä v oblasti hlbokého učenia, sú klasifikačné neurónové siete základnými nástrojmi pre úlohy, ako je rozpoznávanie obrazu, spracovanie prirodzeného jazyka a ďalšie. Pri diskusii o výstupe klasifikačnej neurónovej siete je dôležité porozumieť konceptu rozdelenia pravdepodobnosti medzi triedami. Tvrdenie, že „Pre klasifikačnú neurónovú sieť by výsledkom malo byť rozdelenie pravdepodobnosti medzi triedami“ je skutočne pravdivé.
V klasifikačnej úlohe je neurónová sieť navrhnutá tak, aby priraďovala vstupné dátové body konkrétnym kategóriám alebo triedam. Sieť spracováva vstupné dáta prostredníctvom viacerých vrstiev vzájomne prepojených neurónov, pričom každá vrstva aplikuje na vstupné dáta súbor transformácií. Konečná vrstva neurónovej siete typicky pozostáva z uzlov zodpovedajúcich rôznym triedam v klasifikačnej úlohe.
Počas trénovacej fázy neurónovej siete sa model učí upravovať svoje parametre tak, aby sa minimalizoval rozdiel medzi predpovedaným výstupom a skutočným označením trénovacích dát. Tento proces zahŕňa optimalizáciu stratovej funkcie, ktorá kvantifikuje rozdiel medzi predpovedanými pravdepodobnosťami tried a skutočnými označeniami tried. Iteratívnym aktualizovaním parametrov siete pomocou metód, ako je spätné šírenie a zostup gradientu, model postupne zlepšuje svoju schopnosť robiť presné predpovede.
Výstup klasifikačnej neurónovej siete je často reprezentovaný ako rozdelenie pravdepodobnosti cez triedy. To znamená, že pre každý vstupný dátový bod sieť vytvára súbor pravdepodobností tried, čo naznačuje pravdepodobnosť, že vstup patrí do každej triedy. Pravdepodobnosti sa zvyčajne normalizujú na súčet do jednej, čím sa zabezpečí, že predstavujú platné rozdelenie pravdepodobnosti.
Napríklad v jednoduchej úlohe binárnej klasifikácie, kde sú triedy „mačka“ a „pes“, môže byť výstup neurónovej siete [0.8, 0.2], čo naznačuje, že model je na 80 % istý, že vstupom je mačka a 20% istých, že je to pes. V scenári klasifikácie viacerých tried s triedami ako „auto“, „autobus“ a „bicykel“ môže výstup vyzerať ako [0.6, 0.3, 0.1], čo ukazuje pravdepodobnosť modelu pre každú triedu.
Tento pravdepodobnostný výstup je hodnotný z niekoľkých dôvodov. Po prvé, poskytuje mieru dôvery modelu v jeho predpovede, čo umožňuje používateľom posúdiť spoľahlivosť výsledkov klasifikácie. Okrem toho možno rozdelenie pravdepodobnosti použiť na rozhodovanie na základe neistoty modelu, napríklad nastavením prahu pre akceptovanie predpovedí alebo použitím techník, ako je softmax, na premenu hrubých výstupov na pravdepodobnosti.
Tvrdenie, že „pre klasifikačnú neurónovú sieť by výsledkom malo byť rozdelenie pravdepodobnosti medzi triedami“ presne vystihuje základný aspekt fungovania klasifikačných neurónových sietí. Produkovaním rozdelenia pravdepodobnosti v triedach tieto siete umožňujú jemnejšie a informatívnejšie predpovede, ktoré sú kľúčové pre širokú škálu aplikácií v reálnom svete.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch:
- Ak niekto chce rozpoznať farebné obrázky na konvolučnej neurónovej sieti, musí pridať ďalší rozmer pri rozpoznávaní obrázkov v odtieňoch šedej?
- Dá sa uvažovať o tom, že aktivačná funkcia napodobňuje neurón v mozgu buď s výstrelom alebo nie?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Je strata mimo vzorky stratou pri validácii?
- Mal by sa použiť tenzorová doska na praktickú analýzu modelu neurónovej siete spusteného na PyTorch alebo stačí matplotlib?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Je spustenie modelu neurónovej siete s hlbokým učením na viacerých GPU v PyTorch veľmi jednoduchý proces?
- Dá sa bežná neurónová sieť porovnať s funkciou takmer 30 miliárd premenných?
- Aká je vyrobená najväčšia konvolučná neurónová sieť?
- Ak je vstupom zoznam numpy polí uchovávajúcich heatmapu, ktorá je výstupom ViTPose a tvar každého numpy súboru je [1, 17, 64, 48] zodpovedajúci 17 kľúčovým bodom v tele, ktorý algoritmus možno použiť?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python a PyTorch