Извлечение признаков является важным шагом в процессе сверточной нейронной сети (CNN), применяемой для задач распознавания изображений. В CNN процесс извлечения признаков включает в себя извлечение значимых признаков из входных изображений для облегчения точной классификации. Этот процесс важен, поскольку необработанные значения пикселей изображений не подходят напрямую для задач классификации. Извлекая соответствующие функции, CNN могут научиться распознавать закономерности и формы на изображениях, что позволяет им различать различные классы объектов или сущностей.
Процесс извлечения признаков в CNN обычно включает использование сверточных слоев. Эти слои применяют к входному изображению фильтры, также известные как ядра. Каждый фильтр сканирует входное изображение, выполняя поэлементные операции умножения и суммирования для создания карты объектов. Карты объектов фиксируют определенные узоры или особенности, присутствующие во входном изображении, такие как края, текстуры или формы. Использование нескольких фильтров в сверточных слоях позволяет CNN извлекать разнообразный набор функций в разных пространственных иерархиях.
После сверточных слоев CNN часто включают функции активации, такие как ReLU (выпрямленная линейная единица), чтобы внести нелинейность в модель. Нелинейные функции активации имеют решающее значение для того, чтобы CNN могли изучать сложные отношения и закономерности в данных. Затем обычно применяются слои объединения, такие как максимальное объединение или среднее объединение, чтобы уменьшить пространственные размеры карт объектов, сохраняя при этом наиболее релевантную информацию. Объединение в пул помогает сделать сеть более устойчивой к изменениям входных изображений и снижает сложность вычислений.
После сверточных слоев и слоев объединения извлеченные объекты сводятся в вектор и пропускаются через один или несколько полностью связанных слоев. Эти слои служат классификаторами, обучаясь сопоставлять извлеченные объекты с соответствующими выходными классами. Последний полностью связный уровень обычно использует функцию активации softmax для генерации вероятностей классов для задач классификации нескольких классов.
Чтобы проиллюстрировать процесс извлечения признаков в CNN для распознавания изображений, рассмотрим пример классификации изображений одежды. В этом сценарии CNN научится извлекать такие особенности, как текстуры, цвета и узоры, уникальные для разных типов предметов одежды, таких как обувь, рубашки или брюки. Обрабатывая большой набор данных с маркированными изображениями одежды, CNN будет итеративно корректировать свои фильтры и веса, чтобы точно идентифицировать и классифицировать эти отличительные особенности, что в конечном итоге позволит ей делать прогнозы по невидимым изображениям с высокой точностью.
Извлечение признаков является фундаментальным компонентом CNN для распознавания изображений, позволяющим модели учиться и различать соответствующие шаблоны и функции во входных изображениях. Благодаря использованию сверточных слоев, функций активации, слоев объединения и полностью связанных слоев CNN могут эффективно извлекать и использовать значимые функции для выполнения точных задач классификации.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Основы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как можно использовать слой внедрения для автоматического назначения правильных осей для графика представления слов в виде векторов?
- Какова цель максимального объединения в CNN?
- Необходимо ли использовать функцию асинхронного обучения для моделей машинного обучения, работающих в TensorFlow.js?
- Каково максимальное количество слов в API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Можно ли использовать API TensorFlow Keras Tokenizer для поиска наиболее часто встречающихся слов?
- Что такое ТОКО?
- Какова связь между количеством эпох в модели машинного обучения и точностью прогноза при запуске модели?
- Создает ли API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow расширенный набор обучающих данных на основе данных естественного графа?
- Что такое API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow?
- Можно ли использовать нейронное структурированное обучение с данными, для которых нет естественного графа?
Посмотреть больше вопросов и ответов в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals