Ekstrakcja cech jest kluczowym krokiem w procesie splotowej sieci neuronowej (CNN) stosowanej do zadań rozpoznawania obrazów. W CNN proces ekstrakcji cech polega na wyodrębnieniu znaczących cech z obrazów wejściowych w celu ułatwienia dokładnej klasyfikacji. Proces ten jest niezbędny, ponieważ surowe wartości pikseli z obrazów nie są bezpośrednio odpowiednie do zadań klasyfikacyjnych. Wyodrębniając odpowiednie cechy, stacje CNN mogą nauczyć się rozpoznawać wzorce i kształty na obrazach, co umożliwi im rozróżnianie różnych klas obiektów lub bytów.
Proces ekstrakcji cech w sieciach CNN zazwyczaj obejmuje użycie warstw splotowych. Warstwy te stosują filtry, zwane również jądrami, do obrazu wejściowego. Każdy filtr skanuje obraz wejściowy, wykonując elementarne operacje mnożenia i sumowania w celu utworzenia mapy obiektów. Mapy obiektów rejestrują określone wzorce lub cechy obecne w obrazie wejściowym, takie jak krawędzie, tekstury lub kształty. Zastosowanie wielu filtrów w warstwach splotowych umożliwia CNN wyodrębnienie zróżnicowanego zestawu funkcji w różnych hierarchiach przestrzennych.
Po warstwach splotowych CNN często zawierają funkcje aktywacyjne, takie jak ReLU (rektyfikowana jednostka liniowa), aby wprowadzić nieliniowość do modelu. Nieliniowe funkcje aktywacji mają kluczowe znaczenie dla umożliwienia CNN uczenia się złożonych relacji i wzorców w danych. Następnie zazwyczaj stosuje się warstwy łączenia, takie jak łączenie maksymalne lub łączenie średnie, w celu zmniejszenia wymiarów przestrzennych map obiektów przy jednoczesnym zachowaniu najbardziej istotnych informacji. Łączenie pomaga zwiększyć odporność sieci na zmiany w obrazach wejściowych i zmniejsza złożoność obliczeniową.
Po warstwach splotowych i pulujących wyodrębnione cechy są spłaszczane w wektor i przepuszczane przez jedną lub więcej w pełni połączonych warstw. Warstwy te służą jako klasyfikatory, ucząc się mapować wyodrębnione cechy na odpowiednie klasy wyjściowe. Końcowa, w pełni połączona warstwa zwykle wykorzystuje funkcję aktywacji softmax w celu wygenerowania prawdopodobieństw klas dla zadań klasyfikacji wieloklasowej.
Aby zilustrować proces ekstrakcji cech w CNN na potrzeby rozpoznawania obrazów, rozważmy przykład klasyfikacji obrazów odzieży. W tym scenariuszu CNN nauczyłoby się wyodrębniać cechy, takie jak tekstury, kolory i wzory, charakterystyczne dla różnych typów elementów garderoby, takich jak buty, koszule czy spodnie. Przetwarzając duży zbiór zdjęć etykietowanych ubrań, CNN iteracyjnie dostosowywałaby swoje filtry i wagi, aby dokładnie identyfikować i klasyfikować te charakterystyczne cechy, co ostatecznie umożliwiłoby przewidywanie z dużą dokładnością niewidocznych obrazów.
Ekstrakcja cech to podstawowy element sieci CNN służący do rozpoznawania obrazu, umożliwiający modelowi uczenie się i rozróżnianie odpowiednich wzorców i cech w obrazach wejściowych. Dzięki zastosowaniu warstw splotowych, funkcji aktywacji, warstw łączenia i warstw w pełni połączonych, sieci CNN mogą skutecznie wyodrębniać i wykorzystywać istotne funkcje do wykonywania dokładnych zadań klasyfikacyjnych.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow:
- Jak można użyć warstwy osadzającej, aby automatycznie przypisać odpowiednie osie dla wykresu reprezentacji słów jako wektorów?
- Jaki jest cel maksymalnego łączenia w CNN?
- Czy konieczne jest użycie funkcji uczenia asynchronicznego w przypadku modeli uczenia maszynowego działających w TensorFlow.js?
- Jaki jest parametr maksymalnej liczby słów w interfejsie TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Czy do wyszukiwania najczęściej występujących słów można użyć interfejsu API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Co to jest TOKO?
- Jaki jest związek między liczbą epok w modelu uczenia maszynowego a dokładnością przewidywań na podstawie uruchomienia modelu?
- Czy interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu strukturalnym neuronowym TensorFlow tworzy rozszerzony zestaw danych szkoleniowych w oparciu o naturalne dane graficzne?
- Jaki jest interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu się o strukturze neuronowej TensorFlow?
- Czy można używać uczenia strukturalnego neuronowego z danymi, dla których nie ma naturalnego wykresu?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals