Funktionsextraktion är ett avgörande steg i den konvolutionella neurala nätverksprocessen (CNN) som tillämpas på bildigenkänningsuppgifter. I CNN involverar funktionsextraktionsprocessen extrahering av meningsfulla funktioner från indatabilder för att underlätta korrekt klassificering. Denna process är väsentlig eftersom råa pixelvärden från bilder inte är direkt lämpliga för klassificeringsuppgifter. Genom att extrahera relevanta funktioner kan CNN:er lära sig att känna igen mönster och former i bilder, vilket gör det möjligt för dem att skilja mellan olika klasser av objekt eller enheter.
Funktionsextraktionsprocessen i CNN involverar vanligtvis användningen av faltningslager. Dessa lager tillämpar filter, även kända som kärnor, på inmatningsbilden. Varje filter skannar över ingångsbilden och utför elementvis multiplikation och summeringsoperationer för att producera en funktionskarta. Funktionskartor fångar specifika mönster eller funktioner som finns i inmatningsbilden, såsom kanter, texturer eller former. Användningen av flera filter i faltningslager gör att CNN:er kan extrahera en mängd olika funktioner i olika rumsliga hierarkier.
Efter faltningsskikten inkluderar CNN ofta aktiveringsfunktioner som ReLU (Rectified Linear Unit) för att introducera icke-linjäritet i modellen. Icke-linjära aktiveringsfunktioner är avgörande för att göra det möjligt för CNN:er att lära sig komplexa relationer och mönster i data. Poolningslager, såsom max pooling eller genomsnittlig pooling, appliceras sedan vanligtvis för att reducera de rumsliga dimensionerna av funktionskartorna samtidigt som den mest relevanta informationen behålls. Pooling hjälper till att göra nätverket mer robust mot variationer i indatabilder och minskar beräkningskomplexiteten.
Efter faltnings- och poolskikten plattas de extraherade särdragen till en vektor och passeras genom ett eller flera helt sammankopplade skikt. Dessa lager fungerar som klassificerare och lär sig att mappa de extraherade funktionerna till motsvarande utdataklasser. Det slutliga helt anslutna lagret använder vanligtvis en softmax-aktiveringsfunktion för att generera klasssannolikheter för klassificeringsuppgifter i flera klasser.
För att illustrera funktionen extraheringsprocessen i ett CNN för bildigenkänning, överväg exemplet med klassificering av klädbilder. I det här scenariot skulle CNN lära sig att extrahera funktioner som texturer, färger och mönster som är unika för olika typer av klädesplagg, såsom skor, skjortor eller byxor. Genom att bearbeta en stor datauppsättning av märkta klädbilder skulle CNN iterativt justera sina filter och vikter för att exakt identifiera och klassificera dessa särdrag, vilket i slutändan gör det möjligt för dem att göra förutsägelser om osynliga bilder med hög noggrannhet.
Funktionsextraktion är en grundläggande komponent i CNN för bildigenkänning, vilket gör det möjligt för modellen att lära sig och skilja mellan relevanta mönster och funktioner i inmatade bilder. Genom användning av faltningslager, aktiveringsfunktioner, poollager och helt anslutna lager kan CNN:er effektivt extrahera och utnyttja meningsfulla funktioner för att utföra korrekta klassificeringsuppgifter.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hur kan man använda ett inbäddningslager för att automatiskt tilldela korrekta axlar för en plot av representation av ord som vektorer?
- Vad är syftet med maximal pooling i ett CNN?
- Är det nödvändigt att använda en asynkron inlärningsfunktion för maskininlärningsmodeller som körs i TensorFlow.js?
- Vad är TensorFlow Keras Tokenizer API:s maximala antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API användas för att hitta de vanligaste orden?
- Vad är TOCO?
- Vilket är förhållandet mellan ett antal epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten av förutsägelse från att köra modellen?
- Ger pack grannarnas API i Neural Structured Learning av TensorFlow en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata?
- Vad är pack grann-APIet i Neural Structured Learning av TensorFlow?
- Kan Neural Structured Learning användas med data som det inte finns någon naturlig graf för?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals