కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) అనేది ఒక రకమైన లోతైన అభ్యాస నమూనా, ఇవి ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు ఇమేజ్ సెగ్మెంటేషన్ వంటి వివిధ కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్ల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. ఈ అధ్యయన రంగంలో, చిత్రాల నుండి అర్థవంతమైన లక్షణాలను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకునే మరియు సంగ్రహించే సామర్థ్యం కారణంగా CNNలు అత్యంత ప్రభావవంతమైనవిగా నిరూపించబడ్డాయి.
CNNని నిర్మించడంలో ప్రాథమిక దశలను ఈ క్రింది విధంగా సంగ్రహించవచ్చు:
1. ప్రీప్రాసెసింగ్: CNNని నిర్మించడంలో మొదటి దశ ఇన్పుట్ ఇమేజ్లను ప్రీప్రాసెస్ చేయడం. ఇది సాధారణంగా చిత్రాల పరిమాణాన్ని స్థిర పరిమాణానికి మార్చడం, పిక్సెల్ విలువలను సాధారణీకరించడం మరియు అవసరమైతే డేటాసెట్ను పెంచడం వంటివి కలిగి ఉంటుంది. ప్రీప్రాసెసింగ్ గణన సంక్లిష్టతను తగ్గించడంలో మరియు మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది.
2. కన్వల్యూషనల్ లేయర్లు: CNN యొక్క ప్రధాన బిల్డింగ్ బ్లాక్లు కన్వల్యూషనల్ లేయర్లు. ఈ లేయర్లు కన్వల్యూషన్ ఆపరేషన్ను నిర్వహిస్తాయి, ఇందులో ఇన్పుట్ ఇమేజ్పై చిన్న ఫిల్టర్ను (కెర్నల్ అని కూడా పిలుస్తారు) స్లైడింగ్ చేయడం మరియు ఫిల్టర్ మరియు ఇమేజ్ యొక్క లోకల్ రిసెప్టివ్ ఫీల్డ్ మధ్య డాట్ ఉత్పత్తిని గణించడం వంటివి ఉంటాయి. ఈ ఆపరేషన్ యొక్క అవుట్పుట్ ఇన్పుట్ ఇమేజ్లో నిర్దిష్ట లక్షణాల ఉనికిని సూచించే ఫీచర్ మ్యాప్. సంక్లిష్టమైన మరియు క్రమానుగత లక్షణాలను తెలుసుకోవడానికి బహుళ కన్వల్యూషనల్ లేయర్లను ఒకదానితో ఒకటి పేర్చవచ్చు.
3. యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్: కన్వల్యూషన్ ఆపరేషన్ తర్వాత, ప్రతి కన్వల్యూషనల్ లేయర్ అవుట్పుట్కు ఎలిమెంట్ వారీగా యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ వర్తించబడుతుంది. CNNలలో సాధారణంగా ఉపయోగించే యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ రెక్టిఫైడ్ లీనియర్ యూనిట్ (ReLU), ఇది మోడల్లో నాన్-లీనియారిటీని పరిచయం చేస్తుంది మరియు సంక్లిష్ట నమూనాలను నేర్చుకోవడంలో సహాయపడుతుంది.
4. పూలింగ్ లేయర్లు: అతి ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని నిలుపుకుంటూ ఫీచర్ మ్యాప్ల ప్రాదేశిక పరిమాణాలను తగ్గించడానికి పూలింగ్ లేయర్లు ఉపయోగించబడతాయి. అత్యంత సాధారణంగా ఉపయోగించే పూలింగ్ ఆపరేషన్ గరిష్ట పూలింగ్, ఇది ఫీచర్ మ్యాప్లోని స్థానిక పరిసరాల నుండి గరిష్ట విలువను ఎంచుకుంటుంది. పూలింగ్ గణన సంక్లిష్టతను తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు ఇన్పుట్ ఇమేజ్లలోని చిన్న అనువాదాలు మరియు వక్రీకరణలకు మోడల్ను మరింత పటిష్టంగా చేస్తుంది.
5. పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్లు: అనేక కన్వల్యూషనల్ మరియు పూలింగ్ లేయర్ల తర్వాత, ఫీచర్ మ్యాప్లు ఒక డైమెన్షనల్ వెక్టర్గా చదును చేయబడతాయి మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్ల ద్వారా పంపబడతాయి. ఈ లేయర్లు ఒక లేయర్లోని ప్రతి న్యూరాన్ను తర్వాతి లేయర్లోని ప్రతి న్యూరాన్తో కలుపుతాయి, సంప్రదాయ నాడీ నెట్వర్క్ మాదిరిగానే. పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్లు ఉన్నత-స్థాయి లక్షణాలను నేర్చుకోవడానికి మరియు తుది అంచనాలను రూపొందించడానికి బాధ్యత వహిస్తాయి.
6. అవుట్పుట్ లేయర్: CNN యొక్క అవుట్పుట్ లేయర్ చేతిలో ఉన్న నిర్దిష్ట పనిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ఇమేజ్ వర్గీకరణలో, అవుట్పుట్ లేయర్ సాధారణంగా సాఫ్ట్మాక్స్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ను కలిగి ఉంటుంది, ఇది వివిధ తరగతులపై సంభావ్యత పంపిణీని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్లో, అవుట్పుట్ లేయర్ చిత్రంలో విభిన్న వస్తువుల ఉనికి లేదా లేకపోవడాన్ని సూచించే బహుళ న్యూరాన్లను కలిగి ఉండవచ్చు.
7. లాస్ ఫంక్షన్: లాస్ ఫంక్షన్ CNN యొక్క అంచనా అవుట్పుట్ మరియు గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేబుల్ల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని కొలుస్తుంది. నష్టం ఫంక్షన్ యొక్క ఎంపిక నిర్దిష్ట పనిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, చిత్ర వర్గీకరణలో, క్రాస్-ఎంట్రోపీ నష్టం సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
8. ఆప్టిమైజేషన్: నష్టం ఫంక్షన్ను తగ్గించడానికి CNN యొక్క పారామితులను నవీకరించడం ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క లక్ష్యం. ఇది సాధారణంగా యాదృచ్ఛిక గ్రేడియంట్ డీసెంట్ (SGD) లేదా ఆడమ్ వంటి ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించి చేయబడుతుంది. CNN యొక్క పారామితులు పారామీటర్లకు సంబంధించి లాస్ ఫంక్షన్ యొక్క గ్రేడియంట్లను గణించడం మరియు తదనుగుణంగా వాటిని సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా పునరావృతంగా నవీకరించబడతాయి.
9. శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం: CNN నెట్వర్క్ ద్వారా ఇన్పుట్ చిత్రాలను అందించడం ద్వారా మరియు ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించి పారామితులను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్పై శిక్షణ పొందుతుంది. శిక్షణా ప్రక్రియ బహుళ పునరావృత్తులు లేదా యుగాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇక్కడ ప్రతి యుగం మొత్తం డేటాసెట్ను నెట్వర్క్ ద్వారా పాస్ చేస్తుంది. CNN యొక్క పనితీరు దాని సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని పర్యవేక్షించడానికి ప్రత్యేక ధ్రువీకరణ సెట్పై మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది. CNN శిక్షణ పొందిన తర్వాత, కొత్త, చూడని చిత్రాలపై అంచనాలను రూపొందించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను రూపొందించడం అనేది ఇన్పుట్ ఇమేజ్లను ప్రీప్రాసెస్ చేయడం, ఫీచర్లను సంగ్రహించడానికి కన్వల్యూషనల్ లేయర్లను వర్తింపజేయడం, నాన్-లీనియారిటీని పరిచయం చేయడానికి యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లను వర్తింపజేయడం, స్పేషియల్ కొలతలు తగ్గించడానికి పూలింగ్ లేయర్లను ఉపయోగించడం, హై-లెవల్ ఫీచర్లను తెలుసుకోవడానికి పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్లను ఉపయోగించడం, అవుట్పుట్ లేయర్ను నిర్వచించడం వంటివి ఉంటాయి. టాస్క్ ఆధారంగా, తగిన లాస్ ఫంక్షన్ను ఎంచుకోవడం, ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించి పారామితులను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు లేబుల్ చేయబడిన డేటాపై CNNకి శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు మూల్యాంకనం చేయడం.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNN):
- CNNలో పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్ పాత్ర ఏమిటి?
- CNN మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మేము డేటాను ఎలా సిద్ధం చేస్తాము?
- CNNలకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో బ్యాక్ప్రొపగేషన్ ప్రయోజనం ఏమిటి?
- ఫీచర్ మ్యాప్ల పరిమాణాన్ని తగ్గించడంలో పూలింగ్ ఎలా సహాయపడుతుంది?
మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు:
- ఫీల్డ్: కృత్రిమ మేధస్సు
- కార్యక్రమం: పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్ (సర్టిఫికేషన్ ప్రోగ్రామ్కి వెళ్లండి)
- లెసన్: కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNN) (సంబంధిత పాఠానికి వెళ్లండి)
- Topic: కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల పరిచయం (CNN) (సంబంధిత అంశానికి వెళ్లండి)
- పరీక్ష సమీక్ష