ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, განსაკუთრებით ღრმა სწავლის სფეროში, კლასიფიკაციის ნერვული ქსელები ფუნდამენტური ინსტრუმენტებია ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა გამოსახულების ამოცნობა, ბუნებრივი ენის დამუშავება და სხვა. კლასიფიკაციის ნერვული ქსელის გამოსავლის განხილვისას გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს კლასებს შორის ალბათობის განაწილების კონცეფციის გაგებას. განცხადება, რომ "კლასიფიკაციის ნეირონული ქსელისთვის, შედეგი უნდა იყოს ალბათობის განაწილება კლასებს შორის" ნამდვილად მართალია.
კლასიფიკაციის ამოცანაში, ნერვული ქსელი შექმნილია იმისათვის, რომ მიაკუთვნოს შეყვანის მონაცემები კონკრეტულ კატეგორიებს ან კლასებს. ქსელი ამუშავებს შეყვანის მონაცემებს ურთიერთდაკავშირებული ნეირონების მრავალი ფენის მეშვეობით, თითოეული ფენა იყენებს ტრანსფორმაციის კომპლექტს შეყვანის მონაცემებზე. ნერვული ქსელის საბოლოო ფენა, როგორც წესი, შედგება კვანძებისგან, რომლებიც შეესაბამება კლასიფიკაციის ამოცანის სხვადასხვა კლასებს.
ნერვული ქსელის ტრენინგის ფაზაში მოდელი სწავლობს მისი პარამეტრების რეგულირებას, რათა მინიმუმამდე დაიყვანოს განსხვავება პროგნოზირებულ გამომავალსა და ტრენინგის მონაცემების რეალურ ეტიკეტებს შორის. ეს პროცესი მოიცავს ზარალის ფუნქციის ოპტიმიზაციას, რომელიც რაოდენობრივად განსაზღვრავს უთანასწორობას პროგნოზირებულ კლასის ალბათობებსა და ნამდვილ კლასის ეტიკეტებს შორის. ქსელის პარამეტრების განმეორებითი განახლებით ისეთი მეთოდებით, როგორიცაა უკანა გავრცელება და გრადიენტული დაღმართი, მოდელი თანდათან აუმჯობესებს ზუსტი პროგნოზების გაკეთების უნარს.
კლასიფიკაციის ნერვული ქსელის გამომავალი ხშირად წარმოდგენილია როგორც ალბათობის განაწილება კლასებზე. ეს ნიშნავს, რომ თითოეული შეყვანის მონაცემთა წერტილისთვის, ქსელი აწარმოებს კლასის ალბათობების ერთობლიობას, რაც მიუთითებს შეყვანის თითოეულ კლასს მიეკუთვნება. როგორც წესი, ალბათობა ნორმალიზდება ერთის შეჯამებამდე, იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ისინი წარმოადგენენ მართებულ ალბათობის განაწილებას.
მაგალითად, მარტივი ორობითი კლასიფიკაციის ამოცანაში, სადაც კლასები არის "კატა" და "ძაღლი", ნერვული ქსელის გამომავალი შეიძლება იყოს [0.8, 0.2], რაც მიუთითებს იმაზე, რომ მოდელი 80% დარწმუნებულია, რომ შეყვანა არის კატა და 20% დარწმუნებულია, რომ ეს ძაღლია. მრავალკლასიანი კლასიფიკაციის სცენარში კლასებით, როგორიცაა "მანქანა", "ავტობუსი" და "ველოსიპედი", გამოსავალი შეიძლება გამოიყურებოდეს [0.6, 0.3, 0.1], რომელიც აჩვენებს მოდელის ალბათობას თითოეული კლასისთვის.
ეს სავარაუდო შედეგი ღირებულია რამდენიმე მიზეზის გამო. პირველ რიგში, ის უზრუნველყოფს მოდელის ნდობის საზომს მის პროგნოზებში, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეაფასონ კლასიფიკაციის შედეგების სანდოობა. გარდა ამისა, ალბათობის განაწილება შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოდელის გაურკვევლობაზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მისაღებად, მაგალითად, პროგნოზების მიღების ბარიერის დაყენებით ან ისეთი ტექნიკის გამოყენებით, როგორიცაა softmax ნედლი შედეგების ალბათობებად გადაქცევისთვის.
განცხადება, რომ "კლასიფიკაციის ნერვული ქსელისთვის შედეგი უნდა იყოს ალბათობის განაწილება კლასებს შორის" ზუსტად ასახავს ფუნდამენტურ ასპექტს, თუ როგორ მუშაობს კლასიფიკაციის ნერვული ქსელები. კლასებზე ალბათობის განაწილების წარმოებით, ეს ქსელები იძლევა უფრო ნიუანსურ და ინფორმაციულ პროგნოზებს, რომლებიც გადამწყვეტია რეალურ სამყაროში აპლიკაციების ფართო სპექტრისთვის.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად:
- თუ ვინმეს სურს ამოიცნოს ფერადი გამოსახულება კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში, უნდა დაამატოთ სხვა განზომილება რუხი მასშტაბის სურათების ამოცნობისას?
- შეიძლება თუ არა ჩაითვალოს აქტივაციის ფუნქცია თავის ტვინში ნეირონის მიბაძვით სროლით თუ არა?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება NumPy-ს, რომელიც მუშაობს GPU-ზე, რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- არის თუ არა ნიმუშის გარეშე დანაკარგი ვალიდაციის დანაკარგი?
- საკმარისია თუ არა ტენსორული დაფის გამოყენება PyTorch გაშვებული ნერვული ქსელის მოდელის პრაქტიკული ანალიზისთვის ან matplotlib?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება GPU-ზე გაშვებულ NumPy-ს რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- არის თუ არა ღრმა სწავლის ნერვული ქსელის მოდელის გაშვება მრავალ GPU-ზე PyTorch-ში ძალიან მარტივი პროცესია?
- შეიძლება თუ არა ჩვეულებრივი ნერვული ქსელის შედარება თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციასთან?
- რა არის შექმნილი ყველაზე დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელი?
- თუ შეყვანილი არის ნუმპური მასივების სია, რომლებიც ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც არის ViTPose-ის გამომავალი და თითოეული numpy ფაილის ფორმაა [1, 17, 64, 48], რომელიც შეესაბამება სხეულის 17 საკვანძო წერტილს, რომელი ალგორითმის გამოყენება შეიძლება?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლაში Python-ით და PyTorch-ით