U području umjetne inteligencije, posebno u području dubokog učenja, klasifikacijske neuronske mreže temeljni su alati za zadatke kao što su prepoznavanje slika, obrada prirodnog jezika i više. Kada se raspravlja o rezultatu klasifikacijske neuronske mreže, ključno je razumjeti koncept distribucije vjerojatnosti između klasa. Izjava da bi "za klasifikacijsku neuronsku mrežu rezultat trebala biti distribucija vjerojatnosti između klasa" doista je istinita.
U zadatku klasifikacije, neuronska mreža je dizajnirana za dodjelu ulaznih podataka određenim kategorijama ili klasama. Mreža obrađuje ulazne podatke kroz više slojeva međusobno povezanih neurona, pri čemu svaki sloj primjenjuje niz transformacija na ulazne podatke. Završni sloj neuronske mreže obično se sastoji od čvorova koji odgovaraju različitim klasama u zadatku klasifikacije.
Tijekom faze uvježbavanja neuronske mreže, model uči prilagoditi svoje parametre kako bi smanjio razliku između predviđenog izlaza i stvarnih oznaka podataka uvježbavanja. Ovaj proces uključuje optimiziranje funkcije gubitka, koja kvantificira disparitet između predviđenih vjerojatnosti klase i pravih oznaka klase. Iterativnim ažuriranjem mrežnih parametara putem metoda kao što su povratno širenje i gradijentni spust, model postupno poboljšava svoju sposobnost pravljenja točnih predviđanja.
Izlaz klasifikacijske neuronske mreže često se predstavlja kao distribucija vjerojatnosti po klasama. To znači da za svaku ulaznu podatkovnu točku mreža proizvodi skup vjerojatnosti klase, pokazujući vjerojatnost da ulaz pripada svakoj klasi. Vjerojatnosti se obično normaliziraju na zbroj do jedan, čime se osigurava da predstavljaju valjanu distribuciju vjerojatnosti.
Na primjer, u jednostavnom zadatku binarne klasifikacije gdje su klase "mačka" i "pas", izlaz neuronske mreže mogao bi biti [0.8, 0.2], što ukazuje da je model 80% siguran da je ulaz mačka i 20% je uvjereno da je to pas. U scenariju klasifikacije s više klasa s klasama kao što su "auto", "autobus" i "bicikl", izlaz bi mogao izgledati kao [0.6, 0.3, 0.1], prikazujući vjerojatnosti modela za svaku klasu.
Ovaj probabilistički rezultat vrijedan je iz nekoliko razloga. Prvo, pruža mjeru pouzdanosti modela u njegova predviđanja, dopuštajući korisnicima da procijene pouzdanost rezultata klasifikacije. Dodatno, distribucija vjerojatnosti može se koristiti za donošenje odluka na temelju nesigurnosti modela, na primjer, postavljanjem praga za prihvaćanje predviđanja ili korištenjem tehnika kao što je softmax za pretvaranje sirovih rezultata u vjerojatnosti.
Izjava da "za klasifikacijsku neuronsku mrežu rezultat treba biti distribucija vjerojatnosti između klasa" točno obuhvaća temeljni aspekt rada klasifikacijske neuronske mreže. Proizvodeći distribucije vjerojatnosti po klasama, ove mreže omogućuju nijansiranija i informativnija predviđanja koja su ključna za širok raspon aplikacija u stvarnom svijetu.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/DLPP dubinsko učenje s Pythonom i PyTorchom:
- Ako netko želi prepoznati slike u boji na konvolucijskoj neuronskoj mreži, treba li dodati još jednu dimenziju prilikom prepoznavanja slika u sivim tonovima?
- Može li se smatrati da funkcija aktivacije oponaša neuron u mozgu s aktiviranjem ili ne?
- Može li se PyTorch usporediti s NumPyjem koji radi na GPU-u s nekim dodatnim funkcijama?
- Je li gubitak izvan uzorka gubitak validacije?
- Treba li koristiti tensor ploču za praktičnu analizu modela neuronske mreže koji pokreće PyTorch ili je dovoljan matplotlib?
- Može li se PyTorch usporediti s NumPyjem koji radi na GPU-u s nekim dodatnim funkcijama?
- Je li pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu vrlo jednostavan proces?
- Može li se regularna neuronska mreža usporediti s funkcijom od gotovo 30 milijardi varijabli?
- Koja je najveća napravljena konvolucijska neuronska mreža?
- Ako je ulaz popis numpy nizova koji pohranjuju toplinsku kartu koja je izlaz ViTPose, a oblik svake numpy datoteke je [1, 17, 64, 48] što odgovara 17 ključnih točaka u tijelu, koji se algoritam može koristiti?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/DLPP Duboko učenje s Pythonom i PyTorchom