Екстракција карактеристика је кључни корак у процесу конволуционе неуронске мреже (ЦНН) који се примењује на задатке препознавања слика. У ЦНН-у, процес издвајања карактеристика укључује издвајање значајних карактеристика из улазних слика како би се олакшала тачна класификација. Овај процес је од суштинског значаја јер необрађене вредности пиксела са слика нису директно погодне за задатке класификације. Издвајањем релевантних карактеристика, ЦНН могу научити да препознају обрасце и облике унутар слика, омогућавајући им да разликују различите класе објеката или ентитета.
Процес екстракције карактеристика у ЦНН-у обично укључује употребу конволуционих слојева. Ови слојеви примењују филтере, такође познате као језгра, на улазну слику. Сваки филтер скенира улазну слику, изводећи операције множења и сумирања по елементима да би направио мапу карактеристика. Мапе карактеристика бележе специфичне обрасце или карактеристике присутне на улазној слици, као што су ивице, текстуре или облици. Употреба више филтера у конволуционим слојевима омогућава ЦНН-у да извуче разнолик скуп карактеристика у различитим просторним хијерархијама.
После конволуционих слојева, ЦНН често укључују функције активације као што је РеЛУ (Рецтифиед Линеар Унит) да би се у модел унела нелинеарност. Функције нелинеарне активације су кључне за омогућавање ЦНН-има да науче сложене односе и обрасце унутар података. Слојеви обједињавања, као што је максимално обједињавање или просечно обједињавање, тада се обично примењују да би се смањиле просторне димензије мапа обележја уз задржавање најрелевантнијих информација. Обједињавање помаже у томе да мрежа буде отпорнија на варијације улазних слика и смањује сложеност рачунара.
Након конволуционих и обједињавајућих слојева, екстраховане карактеристике су спљоштене у вектор и пролазе кроз један или више потпуно повезаних слојева. Ови слојеви служе као класификатори, учећи да мапирају издвојене карактеристике у одговарајуће излазне класе. Последњи потпуно повезани слој обично користи софтмак функцију активације да генерише вероватноће класа за задатке класификације више класа.
Да бисте илустровали процес издвајања карактеристика у ЦНН-у за препознавање слика, размотрите пример класификације слика одеће. У овом сценарију, ЦНН би научио да издваја карактеристике попут текстура, боја и узорака јединствених за различите врсте одевних предмета, као што су ципеле, кошуље или панталоне. Обрадом великог скупа података означених слика одеће, ЦНН би итеративно прилагођавао своје филтере и тежине како би прецизно идентификовао и класификовао ове карактеристичне карактеристике, што му на крају омогућило да предвиди невидљиве слике са великом прецизношћу.
Екстракција карактеристика је основна компонента ЦНН-а за препознавање слика, омогућавајући моделу да научи и разликује релевантне обрасце и карактеристике унутар улазних слика. Коришћењем конволуционих слојева, функција активације, слојева за удруживање и потпуно повезаних слојева, ЦНН могу ефикасно да издвоје и искористе значајне карактеристике за обављање тачних задатака класификације.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
- Може ли се неуронско структурирано учење користити са подацима за које не постоји природни графикон?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс