Ekstrakcija značajki ključni je korak u procesu konvolucijske neuronske mreže (CNN) koji se primjenjuje na zadatke prepoznavanja slike. U CNN-ovima, proces izdvajanja obilježja uključuje izdvajanje značajnih obilježja iz ulaznih slika kako bi se olakšala točna klasifikacija. Ovaj je proces bitan jer neobrađene vrijednosti piksela sa slika nisu izravno prikladne za zadatke klasifikacije. Izdvajanjem relevantnih značajki, CNN-ovi mogu naučiti prepoznavati uzorke i oblike unutar slika, omogućujući im da razlikuju različite klase objekata ili entiteta.
Proces izdvajanja značajki u CNN-ovima obično uključuje korištenje konvolucijskih slojeva. Ovi slojevi primjenjuju filtre, također poznate kao kerneli, na ulaznu sliku. Svaki filtar skenira preko ulazne slike, izvodeći operacije množenja i zbrajanja po elementima kako bi proizveo mapu značajki. Karte značajki bilježe specifične uzorke ili značajke prisutne na ulaznoj slici, poput rubova, tekstura ili oblika. Korištenje više filtara u konvolucijskim slojevima omogućuje CNN-u izdvajanje raznolikog skupa značajki na različitim prostornim hijerarhijama.
Nakon konvolucijskih slojeva, CNN-ovi često uključuju aktivacijske funkcije poput ReLU (Rectified Linear Unit) za uvođenje nelinearnosti u model. Funkcije nelinearne aktivacije ključne su za omogućavanje CNN-u da nauči složene odnose i obrasce unutar podataka. Slojevi udruživanja, kao što je maksimalno udruživanje ili prosječno udruživanje, obično se primjenjuju kako bi se smanjile prostorne dimenzije mapa značajki uz zadržavanje najrelevantnijih informacija. Udruživanje pomaže da mreža postane otpornija na varijacije u ulaznim slikama i smanjuje računsku složenost.
Nakon konvolucijskih i skupnih slojeva, ekstrahirane značajke se spljoštavaju u vektor i prolaze kroz jedan ili više potpuno povezanih slojeva. Ovi slojevi služe kao klasifikatori, učeći mapirati izdvojene značajke u odgovarajuće izlazne klase. Konačni potpuno povezani sloj obično koristi softmax aktivacijsku funkciju za generiranje vjerojatnosti klasa za zadatke klasifikacije više klasa.
Kako bismo ilustrirali proces izdvajanja značajki u CNN-u za prepoznavanje slika, razmotrimo primjer klasificiranja slika odjeće. U ovom scenariju, CNN bi naučio izdvojiti značajke poput tekstura, boja i uzoraka jedinstvenih za različite vrste odjevnih predmeta, poput cipela, košulja ili hlača. Obradom velikog skupa podataka označenih slika odjeće, CNN bi iterativno prilagođavao svoje filtre i težine kako bi točno identificirao i klasificirao te karakteristične značajke, što bi mu u konačnici omogućilo da daje predviđanja o neviđenim slikama s visokom točnošću.
Ekstrakcija značajki temeljna je komponenta CNN-a za prepoznavanje slike, omogućujući modelu da nauči i razlikuje relevantne obrasce i značajke unutar ulaznih slika. Korištenjem konvolucijskih slojeva, aktivacijskih funkcija, skupnih slojeva i potpuno povezanih slojeva, CNN-ovi mogu učinkovito izdvojiti i iskoristiti značajne značajke za izvođenje točnih zadataka klasifikacije.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
- Može li se neuralno strukturirano učenje koristiti s podacima za koje ne postoji prirodni grafikon?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals