Extrakcia prvkov je kľúčovým krokom v procese konvolučnej neurónovej siete (CNN) aplikovanej na úlohy rozpoznávania obrázkov. V CNN proces extrakcie funkcií zahŕňa extrakciu zmysluplných funkcií zo vstupných obrázkov, aby sa uľahčila presná klasifikácia. Tento proces je nevyhnutný, pretože nespracované hodnoty pixelov z obrázkov nie sú priamo vhodné na klasifikačné úlohy. Extrakciou relevantných funkcií sa CNN môžu naučiť rozpoznávať vzory a tvary v obrázkoch, čo im umožňuje rozlišovať medzi rôznymi triedami objektov alebo entít.
Proces extrakcie prvkov v CNN zvyčajne zahŕňa použitie konvolučných vrstiev. Tieto vrstvy aplikujú na vstupný obrázok filtre, známe tiež ako jadrá. Každý filter skenuje cez vstupný obrázok, pričom vykonáva operácie násobenia a sčítania prvkov, aby sa vytvorila mapa prvkov. Mapy prvkov zachytávajú špecifické vzory alebo prvky prítomné vo vstupnom obrázku, ako sú hrany, textúry alebo tvary. Použitie viacerých filtrov v konvolučných vrstvách umožňuje CNN extrahovať rôznorodú sadu funkcií v rôznych priestorových hierarchiách.
Po konvolučných vrstvách CNN často obsahujú aktivačné funkcie ako ReLU (Rectified Linear Unit) na zavedenie nelinearity do modelu. Nelineárne aktivačné funkcie sú rozhodujúce pre umožnenie CNN naučiť sa zložité vzťahy a vzorce v rámci údajov. Vrstvy združovania, ako je maximálne združovanie alebo priemerné združovanie, sa potom zvyčajne aplikujú na zmenšenie priestorových rozmerov máp prvkov pri zachovaní najrelevantnejších informácií. Združovanie pomáha urobiť sieť odolnejšou voči zmenám vo vstupných obrázkoch a znižuje výpočtovú zložitosť.
Po konvolučných a združovacích vrstvách sú extrahované prvky sploštené do vektora a prechádzajú cez jednu alebo viac úplne spojených vrstiev. Tieto vrstvy slúžia ako klasifikátory, ktoré sa učia mapovať extrahované funkcie na zodpovedajúce výstupné triedy. Posledná plne prepojená vrstva zvyčajne využíva funkciu aktivácie softmax na generovanie pravdepodobnosti tried pre úlohy klasifikácie viacerých tried.
Na ilustráciu procesu extrakcie funkcií v CNN na rozpoznávanie obrázkov zvážte príklad klasifikácie obrázkov oblečenia. V tomto scenári by sa CNN naučila extrahovať vlastnosti, ako sú textúry, farby a vzory jedinečné pre rôzne typy odevov, ako sú topánky, košele alebo nohavice. Spracovaním veľkého súboru údajov označených obrázkov oblečenia by CNN opakovane upravovala svoje filtre a váhy tak, aby presne identifikovali a klasifikovali tieto charakteristické črty, čo by jej v konečnom dôsledku umožnilo robiť predpovede na neviditeľných obrázkoch s vysokou presnosťou.
Extrakcia funkcií je základnou zložkou CNN na rozpoznávanie obrázkov, čo umožňuje modelu učiť sa a rozlišovať medzi relevantnými vzormi a funkciami v rámci vstupných obrázkov. Prostredníctvom použitia konvolučných vrstiev, aktivačných funkcií, združovacích vrstiev a plne prepojených vrstiev môžu CNN efektívne extrahovať a využiť zmysluplné funkcie na vykonávanie presných klasifikačných úloh.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
- Môže sa neurónové štruktúrované učenie použiť s údajmi, pre ktoré neexistuje prirodzený graf?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals