కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) అనేది ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడే లోతైన అభ్యాస నమూనా. దృశ్యమాన డేటాను విశ్లేషించడంలో CNNలు అత్యంత ప్రభావవంతమైనవిగా నిరూపించబడ్డాయి మరియు వివిధ కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్లలో స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పనితీరును సాధించాయి.
ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనులలో ఉపయోగించే CNN మోడల్ యొక్క ప్రధాన భాగాలు క్రింది విధంగా ఉన్నాయి:
1. కన్వల్యూషనల్ లేయర్లు: ఇన్పుట్ ఇమేజ్ నుండి ఫీచర్లను సంగ్రహించడానికి ఈ లేయర్లు బాధ్యత వహిస్తాయి. ప్రతి కన్వల్యూషనల్ లేయర్ ఇన్పుట్ ఇమేజ్ అంతటా స్లైడ్ చేసే బహుళ ఫిల్టర్లను కలిగి ఉంటుంది, ఎలిమెంట్ వారీగా గుణకారం మరియు సమ్మషన్ ఆపరేషన్లను నిర్వహిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ స్థానిక నమూనాలు మరియు అంచులు, మూలలు మరియు అల్లికలు వంటి లక్షణాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది. ప్రతి ఫిల్టర్ అవుట్పుట్ని ఫీచర్ మ్యాప్ అంటారు.
2. పూలింగ్ లేయర్లు: ప్రతి కన్వల్యూషనల్ లేయర్ తర్వాత, పూలింగ్ లేయర్ సాధారణంగా జోడించబడుతుంది. పూలింగ్ లేయర్లు ముఖ్యమైన ఫీచర్లను నిలుపుకుంటూ ఫీచర్ మ్యాప్ల ప్రాదేశిక పరిమాణాలను తగ్గిస్తాయి. పూలింగ్ యొక్క అత్యంత సాధారణ రకం గరిష్ట పూలింగ్, ఇది స్థానిక పరిసరాల నుండి గరిష్ట విలువను ఎంచుకుంటుంది. నెట్వర్క్ యొక్క గణన సంక్లిష్టతను తగ్గించడంలో పూలింగ్ సహాయపడుతుంది మరియు ఇన్పుట్లోని చిన్న వైవిధ్యాలకు మోడల్ను మరింత పటిష్టంగా చేస్తుంది.
3. యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు: యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు నెట్వర్క్లోకి నాన్-లీనియారిటీని పరిచయం చేస్తాయి, ఇది ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ మధ్య సంక్లిష్ట సంబంధాలను తెలుసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. CNNలలో సాధారణంగా ఉపయోగించే యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ రెక్టిఫైడ్ లీనియర్ యూనిట్ (ReLU), ఇది ప్రతికూల విలువలను సున్నాకి సెట్ చేస్తుంది మరియు సానుకూల విలువలను మార్చకుండా ఉంచుతుంది. ReLU శిక్షణ ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడంలో సహాయపడుతుంది మరియు వానిషింగ్ గ్రేడియంట్ సమస్యను నివారిస్తుంది.
4. పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్లు: పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్లు సాంప్రదాయ న్యూరల్ నెట్వర్క్ లేయర్లు, ఇక్కడ ప్రతి న్యూరాన్ మునుపటి లేయర్లోని ప్రతి న్యూరాన్తో అనుసంధానించబడి ఉంటుంది. CNNలలో, సంగ్రహించబడిన లక్షణాలను వర్గీకరించడానికి పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్లు సాధారణంగా నెట్వర్క్ చివరిలో జోడించబడతాయి. ఈ లేయర్లు చివరి కన్వల్యూషనల్ లేదా పూలింగ్ లేయర్ నుండి చదును చేయబడిన ఫీచర్ మ్యాప్లను తీసుకుంటాయి మరియు వాటిని కావలసిన అవుట్పుట్ తరగతులకు మ్యాప్ చేస్తాయి. చివరిగా పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్లోని న్యూరాన్ల సంఖ్య అవుట్పుట్ తరగతుల సంఖ్యకు సమానం.
5. డ్రాప్అవుట్: డ్రాప్అవుట్ అనేది ఓవర్ఫిట్ను నిరోధించడానికి CNNలలో ఉపయోగించే క్రమబద్ధీకరణ టెక్నిక్. ఇది శిక్షణ సమయంలో ఇన్పుట్ న్యూరాన్లలో కొంత భాగాన్ని యాదృచ్ఛికంగా సున్నాకి సెట్ చేస్తుంది, ఇది న్యూరాన్ల సహ-అనుకూలతను తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు నెట్వర్క్ను మరింత బలమైన లక్షణాలను తెలుసుకోవడానికి ప్రోత్సహిస్తుంది. డ్రాపౌట్ CNNల సాధారణీకరణ పనితీరును మెరుగుపరిచేందుకు చూపబడింది.
6. సాఫ్ట్మ్యాక్స్ లేయర్: సాఫ్ట్మాక్స్ లేయర్ సాధారణంగా బహుళ-తరగతి వర్గీకరణ పనుల కోసం CNN యొక్క చివరి పొరగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది సాఫ్ట్మాక్స్ ఫంక్షన్ను చివరిగా పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్ యొక్క అవుట్పుట్లకు వర్తింపజేస్తుంది, వాటిని సంభావ్యతగా మారుస్తుంది. సాఫ్ట్మ్యాక్స్ ఫంక్షన్ అంచనా వేయబడిన సంభావ్యతలను ఒకదానితో కలిపి నిర్ధారిస్తుంది, అవుట్పుట్ను క్లాస్ ప్రాబబిలిటీలుగా అర్థం చేసుకోవడం సులభం చేస్తుంది.
7. లాస్ ఫంక్షన్: ఊహించిన తరగతి సంభావ్యత మరియు నిజమైన తరగతి లేబుల్ల మధ్య అసమానతను కొలవడానికి నష్టం ఫంక్షన్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనులలో, సాధారణంగా ఉపయోగించే లాస్ ఫంక్షన్ వర్గీకరణ క్రాస్-ఎంట్రోపీ నష్టం. ఇది అన్ని శిక్షణ నమూనాలపై సగటు క్రాస్-ఎంట్రోపీ నష్టాన్ని గణిస్తుంది మరియు మోడల్ ఎంత బాగా పని చేస్తుందో కొలమానాన్ని అందిస్తుంది.
8. ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్: CNN మోడల్లు నష్ట పనితీరును తగ్గించే లక్ష్యంతో ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతాయి. అత్యంత సాధారణంగా ఉపయోగించే ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథం బ్యాక్ప్రొపగేషన్తో కూడిన యాదృచ్ఛిక గ్రేడియంట్ డిసెంట్ (SGD). SGD పారామీటర్లకు సంబంధించి లాస్ ఫంక్షన్ యొక్క గ్రేడియంట్స్ ఆధారంగా మోడల్ పారామితులను అప్డేట్ చేస్తుంది. CNN శిక్షణలో ఆడమ్ మరియు RMSprop వంటి ఇతర అధునాతన ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్లు కూడా సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి.
ఇమేజ్ క్లాసిఫికేషన్ టాస్క్ల కోసం ఒక CNN మోడల్ ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ కోసం కన్వల్యూషనల్ లేయర్లను కలిగి ఉంటుంది, డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు కోసం పూలింగ్ లేయర్లు, నాన్-లీనియారిటీని పరిచయం చేయడానికి యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు, వర్గీకరణ కోసం పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్లు, క్రమబద్ధీకరణ కోసం డ్రాపౌట్, సంభావ్యత అంచనా కోసం సాఫ్ట్మాక్స్ లేయర్, కొలిచే లాస్ ఫంక్షన్. అసమానత, మరియు మోడల్ శిక్షణ కోసం ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథం.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్:
- కెరాస్ TFlearn కంటే మెరుగైన డీప్ లెర్నింగ్ టెన్సర్ఫ్లో లైబ్రరీనా?
- TensorFlow 2.0 మరియు తర్వాతి కాలంలో, సెషన్లు నేరుగా ఉపయోగించబడవు. వాటిని ఉపయోగించడానికి ఏదైనా కారణం ఉందా?
- ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అంటే ఏమిటి?
- SQLite డేటాబేస్కు కనెక్షన్ని ఏర్పాటు చేయడం మరియు కర్సర్ ఆబ్జెక్ట్ను సృష్టించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
- చాట్బాట్ డేటాబేస్ నిర్మాణాన్ని సృష్టించడం కోసం అందించిన పైథాన్ కోడ్ స్నిప్పెట్లో ఏ మాడ్యూల్స్ దిగుమతి చేయబడ్డాయి?
- చాట్బాట్ కోసం డేటాబేస్లో నిల్వ చేస్తున్నప్పుడు డేటా నుండి మినహాయించబడే కొన్ని కీలక-విలువ జంటలు ఏమిటి?
- డేటాబేస్లో సంబంధిత సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడం పెద్ద మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించడంలో ఎలా సహాయపడుతుంది?
- చాట్బాట్ కోసం డేటాబేస్ సృష్టించడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
- చాట్బాట్ యొక్క అనుమితి ప్రక్రియలో చెక్పాయింట్లను ఎంచుకోవడం మరియు బీమ్ వెడల్పు మరియు ఇన్పుట్కు అనువాదాల సంఖ్యను సర్దుబాటు చేసేటప్పుడు కొన్ని పరిగణనలు ఏమిటి?
- చాట్బాట్ పనితీరులో బలహీనతలను నిరంతరం పరీక్షించడం మరియు గుర్తించడం ఎందుకు ముఖ్యం?
TensorFlowతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి
మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు:
- ఫీల్డ్: కృత్రిమ మేధస్సు
- కార్యక్రమం: టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్ (సర్టిఫికేషన్ ప్రోగ్రామ్కి వెళ్లండి)
- లెసన్: కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం (సంబంధిత పాఠానికి వెళ్లండి)
- Topic: నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం (సంబంధిత అంశానికి వెళ్లండి)
- పరీక్ష సమీక్ష