W dziedzinie sztucznej inteligencji, szczególnie w dziedzinie głębokiego uczenia się, klasyfikacyjne sieci neuronowe są podstawowymi narzędziami do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i nie tylko. Omawiając wyniki klasyfikacji sieci neuronowej, istotne jest zrozumienie koncepcji rozkładu prawdopodobieństwa pomiędzy klasami. Stwierdzenie, że „w przypadku klasyfikacji sieci neuronowej wynikiem powinien być rozkład prawdopodobieństwa między klasami” jest rzeczywiście prawdziwe.
W zadaniu klasyfikacyjnym sieć neuronowa ma za zadanie przypisywać punkty danych wejściowych do określonych kategorii lub klas. Sieć przetwarza dane wejściowe przez wiele warstw połączonych ze sobą neuronów, przy czym każda warstwa stosuje zestaw transformacji do danych wejściowych. Ostatnia warstwa sieci neuronowej zazwyczaj składa się z węzłów odpowiadających różnym klasom w zadaniu klasyfikacyjnym.
Podczas fazy uczenia sieci neuronowej model uczy się dostosowywać swoje parametry, aby zminimalizować różnicę między przewidywanymi wynikami a rzeczywistymi etykietami danych uczących. Proces ten obejmuje optymalizację funkcji straty, która określa ilościowo rozbieżność między przewidywanymi prawdopodobieństwami klas a prawdziwymi etykietami klas. Dzięki iteracyjnej aktualizacji parametrów sieci za pomocą metod takich jak propagacja wsteczna i opadanie gradientu model stopniowo poprawia swoją zdolność do dokonywania dokładnych przewidywań.
Dane wyjściowe klasyfikacji sieci neuronowej są często przedstawiane jako rozkład prawdopodobieństwa w klasach. Oznacza to, że dla każdego wejściowego punktu danych sieć generuje zbiór prawdopodobieństw klasowych, wskazując prawdopodobieństwo przynależności danych wejściowych do każdej klasy. Prawdopodobieństwa są zwykle normalizowane w celu zsumowania ich do jedności, co gwarantuje, że reprezentują one prawidłowy rozkład prawdopodobieństwa.
Na przykład w prostym zadaniu klasyfikacji binarnej, w którym klasami są „kot” i „pies”, wynik sieci neuronowej może wynosić [0.8; 0.2], co oznacza, że model ma 80% pewności, że danymi wejściowymi jest kot i 20% pewności, że to pies. W scenariuszu klasyfikacji obejmującym wiele klas, obejmującym takie klasy, jak „samochód”, „autobus” i „rower”, wynik może wyglądać następująco [0.6, 0.3, 0.1], pokazując prawdopodobieństwa modelu dla każdej klasy.
Ten probabilistyczny wynik jest cenny z kilku powodów. Po pierwsze, stanowi miarę zaufania modelu do jego przewidywań, umożliwiając użytkownikom ocenę wiarygodności wyników klasyfikacji. Ponadto rozkład prawdopodobieństwa można wykorzystać do podejmowania decyzji w oparciu o niepewność modelu, na przykład poprzez ustalenie progu akceptowania przewidywań lub zastosowanie technik takich jak softmax w celu przekształcenia surowych wyników w prawdopodobieństwa.
Stwierdzenie, że „w przypadku klasyfikacyjnej sieci neuronowej wynikiem powinien być rozkład prawdopodobieństwa między klasami” dokładnie oddaje podstawowy aspekt działania klasyfikacyjnych sieci neuronowych. Tworząc rozkłady prawdopodobieństwa według klas, sieci te umożliwiają bardziej szczegółowe i pouczające przewidywania, które są kluczowe dla szerokiego zakresu zastosowań w świecie rzeczywistym.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch:
- Jeśli ktoś chce rozpoznawać kolorowe obrazy w splotowej sieci neuronowej, czy trzeba dodać kolejny wymiar podczas rozpoznawania obrazów w skali szarości?
- Czy można uznać, że funkcja aktywacji naśladuje neuron w mózgu z odpalaniem lub bez?
- Czy PyTorch można porównać do NumPy działającego na GPU z dodatkowymi funkcjami?
- Czy strata poza próbką jest stratą podczas walidacji?
- Czy do praktycznej analizy modelu sieci neuronowej działającej w programie PyTorch należy użyć tablicy tensorowej, czy wystarczy matplotlib?
- Czy PyTorch można porównać do NumPy działającego na GPU z dodatkowymi funkcjami?
- Czy uruchomienie modelu sieci neuronowej głębokiego uczenia się na wielu procesorach graficznych w PyTorch jest bardzo prostym procesem?
- Czy zwykłą sieć neuronową można porównać do funkcji prawie 30 miliardów zmiennych?
- Jaka jest największa splotowa sieć neuronowa?
- Jeśli danymi wejściowymi jest lista tablic numpy przechowujących mapę cieplną, która jest wyjściem ViTPose, a kształt każdego pliku numpy to [1, 17, 64, 48] odpowiadający 17 kluczowym punktom w treści, jakiego algorytmu można użyć?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch