Karakterizaĵo estas decida paŝo en la konvolucia neŭrala reto (CNN) procezo aplikita al bildaj rekontaskoj. En CNNoj, la trajto-ekstraktadprocezo implikas la eltiron de signifaj ecoj de enigbildoj por faciligi precizan klasifikon. Ĉi tiu procezo estas esenca ĉar krudaj pikselaj valoroj de bildoj ne rekte taŭgas por klasifikaj taskoj. Ekstraktante signifajn trajtojn, CNNoj povas lerni rekoni ŝablonojn kaj formojn ene de bildoj, ebligante ilin diferencigi inter malsamaj klasoj de objektoj aŭ unuoj.
La trajto-ekstraktadprocezo en CNN-oj tipe implikas la uzon de konvoluciaj tavoloj. Ĉi tiuj tavoloj aplikas filtrilojn, ankaŭ konatajn kiel kernoj, al la eniga bildo. Ĉiu filtrilo skanas tra la eniga bildo, farante element-saĝajn multobligajn kaj sumigajn operaciojn por produkti trajtomapon. Karakteraj mapoj kaptas specifajn ŝablonojn aŭ trajtojn ĉeestantajn en la eniga bildo, kiel randoj, teksturoj aŭ formoj. La uzo de multoblaj filtriloj en konvoluciaj tavoloj permesas al CNN ĉerpi diversan aron de ecoj ĉe malsamaj spacaj hierarkioj.
Post la konvoluciaj tavoloj, CNNoj ofte inkluzivas aktivigajn funkciojn kiel ReLU (Rectified Linear Unit) por enkonduki ne-linearecon en la modelon. Ne-liniaj aktivigaj funkcioj estas decidaj por ebligi al CNN-oj lerni kompleksajn rilatojn kaj ŝablonojn ene de la datenoj. Kunigaj tavoloj, kiel ekzemple maksimuma kunigo aŭ meza kunigo, tiam estas tipe aplikitaj por redukti la spacan grandecon de la trajtomapoj retenante la plej signifajn informojn. Kunigo helpas fari la reton pli fortika al varioj en enirbildoj kaj reduktas komputilan kompleksecon.
Sekvante la konvoluciajn kaj kunigajn tavolojn, la ĉerpitaj trajtoj estas platigitaj en vektoron kaj pasitaj tra unu aŭ pluraj plene ligitaj tavoloj. Tiuj tavoloj funkcias kiel klasigiloj, lernante mapi la eltiritajn ecojn al la ekvivalentaj produktaĵklasoj. La fina plene ligita tavolo kutime utiligas softmax-aktivigfunkcion por generi klasprobablecojn por multklasaj klasifiktaskoj.
Por ilustri la eltiran procezon en CNN por bildrekono, konsideru la ekzemplon de klasifikado de vestaj bildoj. En ĉi tiu scenaro, la CNN lernus eltiri funkciojn kiel teksturoj, koloroj kaj ŝablonoj unikaj al malsamaj specoj de vestaĵoj, kiel ŝuoj, ĉemizoj aŭ pantalonoj. Prilaborante grandan datumaron de etikeditaj vestaĵbildoj, la CNN ripete alĝustigus siajn filtrilojn kaj pezojn por precize identigi kaj klasifiki ĉi tiujn karakterizaĵojn, finfine ebligante ĝin fari antaŭdirojn pri neviditaj bildoj kun alta precizeco.
Trajtoekstraktado estas fundamenta komponento de CNNoj por bildrekono, ebligante la modelon lerni kaj diferencigi inter signifaj padronoj kaj ecoj ene de enigbildoj. Per la uzo de konvoluciaj tavoloj, aktivigaj funkcioj, kunigantaj tavoloj kaj plene ligitaj tavoloj, CNN-oj povas efike ĉerpi kaj utiligi signifajn funkciojn por plenumi precizajn klasifikajn taskojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kiel oni povas uzi enkonstruan tavolon por aŭtomate asigni taŭgajn aksojn por intrigo de reprezentado de vortoj kiel vektoroj?
- Kio estas la celo de maksimuma kunigo en CNN?
- Ĉu necesas uzi nesinkronan lernan funkcion por maŝinlernado-modeloj, kiuj funkcias en TensorFlow.js?
- Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ĉu TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti uzata por trovi plej oftajn vortojn?
- Kio estas TOCO?
- Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
- Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
- Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
- Ĉu Neŭrala Strukturita Lernado povas esti uzata kun datumoj por kiuj ne ekzistas natura grafeo?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals