Ekstrakcija karakteristika je ključni korak u procesu konvolucione neuronske mreže (CNN) koji se primenjuje na zadatke prepoznavanja slika. U CNN-u, proces izdvajanja karakteristika uključuje izdvajanje značajnih karakteristika iz ulaznih slika kako bi se olakšala tačna klasifikacija. Ovaj proces je neophodan jer sirove vrijednosti piksela iz slika nisu direktno prikladne za zadatke klasifikacije. Izdvajanjem relevantnih karakteristika, CNN mogu naučiti da prepoznaju obrasce i oblike unutar slika, omogućavajući im da razlikuju različite klase objekata ili entiteta.
Proces izdvajanja karakteristika u CNN-u obično uključuje upotrebu konvolucionih slojeva. Ovi slojevi primenjuju filtere, takođe poznate kao jezgra, na ulaznu sliku. Svaki filter skenira ulaznu sliku, izvodeći operacije množenja i sumiranja po elementima kako bi napravio mapu karakteristika. Mape karakteristika hvataju specifične obrasce ili karakteristike prisutne na ulaznoj slici, kao što su ivice, teksture ili oblici. Upotreba više filtera u konvolucijskim slojevima omogućava CNN-ima da izdvoje raznolik skup karakteristika u različitim prostornim hijerarhijama.
Nakon konvolucijskih slojeva, CNN često uključuju aktivacijske funkcije kao što je ReLU (Rectified Linear Unit) kako bi se u model uvela nelinearnost. Funkcije nelinearne aktivacije su ključne za omogućavanje CNN-ima da nauče složene odnose i obrasce unutar podataka. Slojevi grupiranja, kao što je maksimalno grupisanje ili prosječno grupiranje, tada se obično primjenjuju kako bi se smanjile prostorne dimenzije mapa karakteristika uz zadržavanje najrelevantnijih informacija. Objedinjavanje pomaže da se mreža učini robusnijom na varijacije u ulaznim slikama i smanjuje složenost računanja.
Nakon slojeva konvolucije i objedinjavanja, ekstrahovane karakteristike se spljošavaju u vektor i prolaze kroz jedan ili više potpuno povezanih slojeva. Ovi slojevi služe kao klasifikatori, učeći da mapiraju izdvojene karakteristike u odgovarajuće izlazne klase. Konačni potpuno povezani sloj obično koristi softmax funkciju aktivacije za generiranje vjerovatnoća klasa za zadatke klasifikacije više klasa.
Da biste ilustrirali proces izdvajanja karakteristika u CNN-u za prepoznavanje slika, razmotrite primjer klasifikacije slika odjeće. U ovom scenariju, CNN bi naučio da izdvaja karakteristike poput tekstura, boja i uzoraka jedinstvenih za različite vrste odjevnih predmeta, kao što su cipele, košulje ili pantalone. Obradom velikog skupa podataka označenih slika odeće, CNN bi iterativno prilagođavao svoje filtere i težine kako bi precizno identifikovao i klasifikovao ove karakteristične karakteristike, što bi mu na kraju omogućilo da predvidi nevidljive slike sa velikom preciznošću.
Ekstrakcija karakteristika je osnovna komponenta CNN-a za prepoznavanje slika, omogućavajući modelu da nauči i razlikuje relevantne obrasce i karakteristike unutar ulaznih slika. Korišćenjem konvolucionih slojeva, aktivacionih funkcija, slojeva za udruživanje i potpuno povezanih slojeva, CNN mogu efikasno izdvojiti i iskoristiti značajne karakteristike za obavljanje tačnih zadataka klasifikacije.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
- Može li se neuronsko strukturirano učenje koristiti s podacima za koje ne postoji prirodni graf?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals