Η εξαγωγή χαρακτηριστικών είναι ένα κρίσιμο βήμα στη διαδικασία συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN) που εφαρμόζεται σε εργασίες αναγνώρισης εικόνας. Στα CNN, η διαδικασία εξαγωγής χαρακτηριστικών περιλαμβάνει την εξαγωγή σημαντικών χαρακτηριστικών από εικόνες εισόδου για τη διευκόλυνση της ακριβούς ταξινόμησης. Αυτή η διαδικασία είναι απαραίτητη, καθώς οι μη επεξεργασμένες τιμές pixel από εικόνες δεν είναι άμεσα κατάλληλες για εργασίες ταξινόμησης. Εξάγοντας σχετικά χαρακτηριστικά, τα CNN μπορούν να μάθουν να αναγνωρίζουν μοτίβα και σχήματα μέσα σε εικόνες, επιτρέποντάς τους να διαφοροποιούν μεταξύ διαφορετικών κατηγοριών αντικειμένων ή οντοτήτων.
Η διαδικασία εξαγωγής χαρακτηριστικών στα CNN συνήθως περιλαμβάνει τη χρήση συνελικτικών στρωμάτων. Αυτά τα επίπεδα εφαρμόζουν φίλτρα, γνωστά και ως πυρήνες, στην εικόνα εισόδου. Κάθε φίλτρο σαρώνει την εικόνα εισόδου, εκτελώντας λειτουργίες πολλαπλασιασμού και άθροισης βάσει στοιχείων για την παραγωγή ενός χάρτη χαρακτηριστικών. Οι χάρτες χαρακτηριστικών καταγράφουν συγκεκριμένα μοτίβα ή χαρακτηριστικά που υπάρχουν στην εικόνα εισόδου, όπως άκρες, υφές ή σχήματα. Η χρήση πολλαπλών φίλτρων σε συνελικτικά επίπεδα επιτρέπει στα CNN να εξάγουν ένα διαφορετικό σύνολο χαρακτηριστικών σε διαφορετικές χωρικές ιεραρχίες.
Μετά τα συνελικτικά επίπεδα, τα CNN συχνά περιλαμβάνουν λειτουργίες ενεργοποίησης όπως το ReLU (Rectified Linear Unit) για να εισάγουν τη μη γραμμικότητα στο μοντέλο. Οι μη γραμμικές συναρτήσεις ενεργοποίησης είναι ζωτικής σημασίας για να δίνουν τη δυνατότητα στα CNN να μαθαίνουν πολύπλοκες σχέσεις και μοτίβα μέσα στα δεδομένα. Τα επίπεδα συγκέντρωσης, όπως η μέγιστη συγκέντρωση ή η μέση συγκέντρωση, εφαρμόζονται συνήθως για τη μείωση των χωρικών διαστάσεων των χαρτών χαρακτηριστικών, διατηρώντας παράλληλα τις πιο σχετικές πληροφορίες. Η συγκέντρωση βοηθά στο να γίνει το δίκτυο πιο ανθεκτικό στις παραλλαγές των εικόνων εισόδου και μειώνει την υπολογιστική πολυπλοκότητα.
Μετά τα στρώματα συνέλιξης και συγκέντρωσης, τα εξαγόμενα χαρακτηριστικά ισοπεδώνονται σε ένα διάνυσμα και περνούν μέσα από ένα ή περισσότερα πλήρως συνδεδεμένα στρώματα. Αυτά τα επίπεδα χρησιμεύουν ως ταξινομητές, μαθαίνοντας να αντιστοιχίζουν τα εξαγόμενα χαρακτηριστικά στις αντίστοιχες κλάσεις εξόδου. Το τελικό πλήρως συνδεδεμένο επίπεδο συνήθως χρησιμοποιεί μια συνάρτηση ενεργοποίησης softmax για τη δημιουργία πιθανοτήτων κλάσης για εργασίες ταξινόμησης πολλαπλών κλάσεων.
Για να επεξηγήσετε τη διαδικασία εξαγωγής χαρακτηριστικών σε ένα CNN για αναγνώριση εικόνας, εξετάστε το παράδειγμα ταξινόμησης εικόνων ρούχων. Σε αυτό το σενάριο, το CNN θα μάθει να εξάγει χαρακτηριστικά όπως υφές, χρώματα και σχέδια μοναδικά για διαφορετικούς τύπους ειδών ένδυσης, όπως παπούτσια, πουκάμισα ή παντελόνια. Επεξεργάζοντας ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων ετικετοποιημένων εικόνων ρούχων, το CNN θα προσαρμόζει επαναληπτικά τα φίλτρα και τα βάρη του για να αναγνωρίζει και να ταξινομεί με ακρίβεια αυτά τα διακριτικά χαρακτηριστικά, επιτρέποντάς του τελικά να κάνει προβλέψεις για αόρατες εικόνες με υψηλή ακρίβεια.
Η εξαγωγή χαρακτηριστικών είναι ένα θεμελιώδες στοιχείο των CNN για την αναγνώριση εικόνων, επιτρέποντας στο μοντέλο να μαθαίνει και να διαφοροποιεί τα σχετικά μοτίβα και τα χαρακτηριστικά στις εικόνες εισόδου. Μέσω της χρήσης συνελικτικών επιπέδων, συναρτήσεων ενεργοποίησης, επιπέδων συγκέντρωσης και πλήρως συνδεδεμένων επιπέδων, τα CNN μπορούν αποτελεσματικά να εξάγουν και να αξιοποιήσουν σημαντικά χαρακτηριστικά για την εκτέλεση ακριβών εργασιών ταξινόμησης.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Βασικές αρχές EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Πώς μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει ένα επίπεδο ενσωμάτωσης για να εκχωρήσει αυτόματα τους κατάλληλους άξονες για μια γραφική παράσταση αναπαράστασης λέξεων ως διανυσμάτων;
- Ποιος είναι ο σκοπός του max pooling σε ένα CNN;
- Είναι απαραίτητο να χρησιμοποιήσετε μια συνάρτηση ασύγχρονης εκμάθησης για μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που εκτελούνται στο TensorFlow.js;
- Ποια είναι η παράμετρος μέγιστου αριθμού λέξεων API TensorFlow Keras Tokenizer;
- Μπορεί το TensorFlow Keras Tokenizer API να χρησιμοποιηθεί για την εύρεση των πιο συχνών λέξεων;
- Τι είναι το TOCO;
- Ποια είναι η σχέση μεταξύ ενός αριθμού εποχών σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και της ακρίβειας της πρόβλεψης από την εκτέλεση του μοντέλου;
- Το πακέτο γειτονικών API στο Neural Structured Learning of TensorFlow παράγει ένα επαυξημένο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που βασίζεται σε δεδομένα φυσικών γραφημάτων;
- Τι είναι το API γειτονικών πακέτων στο Neural Structured Learning of TensorFlow;
- Μπορεί η Νευρωνική Δομημένη Μάθηση να χρησιμοποιηθεί με δεδομένα για τα οποία δεν υπάρχει φυσικό γράφημα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals