Извличането на характеристики е решаваща стъпка в процеса на конволюционната невронна мрежа (CNN), прилаган към задачите за разпознаване на изображения. В CNN процесът на извличане на характеристики включва извличане на значими характеристики от входни изображения, за да се улесни точната класификация. Този процес е от съществено значение, тъй като стойностите на необработените пиксели от изображенията не са директно подходящи за задачи за класификация. Чрез извличане на подходящи характеристики CNN могат да се научат да разпознават модели и форми в изображенията, което им позволява да правят разлика между различни класове обекти или обекти.
Процесът на извличане на характеристики в CNN обикновено включва използването на конволюционни слоеве. Тези слоеве прилагат филтри, известни също като ядра, към входното изображение. Всеки филтър сканира входното изображение, като извършва поелементни операции за умножение и сумиране, за да създаде карта на характеристиките. Картите на функции улавят специфични модели или характеристики, присъстващи във входното изображение, като ръбове, текстури или форми. Използването на множество филтри в конволюционни слоеве позволява на CNN да извличат разнообразен набор от функции в различни пространствени йерархии.
След конволюционните слоеве CNN често включват функции за активиране като ReLU (Rectified Linear Unit) за въвеждане на нелинейност в модела. Функциите за нелинейно активиране са от решаващо значение, за да позволят на CNN да научат сложни връзки и модели в данните. След това обикновено се прилагат слоеве за обединяване, като максимално обединяване или средно обединяване, за да се намалят пространствените размери на картите на характеристиките, като същевременно се запази най-подходящата информация. Обединяването помага да се направи мрежата по-устойчива на вариации във входните изображения и намалява изчислителната сложност.
Следвайки конволюционните и обединяващите слоеве, извлечените характеристики се сплескват във вектор и преминават през един или повече напълно свързани слоеве. Тези слоеве служат като класификатори, научавайки се да картографират извлечените характеристики към съответните изходни класове. Крайният напълно свързан слой обикновено използва функция за активиране на softmax, за да генерира вероятности за класове за задачи за класификация на няколко класа.
За да илюстрирате процеса на извличане на характеристики в CNN за разпознаване на изображения, разгледайте примера за класифициране на изображения на дрехи. При този сценарий CNN ще се научи да извлича характеристики като текстури, цветове и шарки, уникални за различни видове дрехи, като обувки, ризи или панталони. Чрез обработката на голям набор от данни от етикетирани изображения на дрехи, CNN ще коригира итеративно своите филтри и тегла, за да идентифицира точно и класифицира тези отличителни характеристики, което в крайна сметка ще му позволи да прави прогнози за невиждани изображения с висока точност.
Извличането на характеристики е основен компонент на CNN за разпознаване на изображения, което позволява на модела да научи и разграничи съответните модели и характеристики във входните изображения. Чрез използването на конволюционни слоеве, функции за активиране, обединяване на слоеве и напълно свързани слоеве, CNN могат ефективно да извличат и използват значими функции за изпълнение на точни задачи за класификация.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
- Може ли Neural Structured Learning да се използва с данни, за които няма естествена графика?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals