استخراج ویژگی یک مرحله مهم در فرآیند شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) است که برای وظایف تشخیص تصویر اعمال می شود. در CNN ها، فرآیند استخراج ویژگی شامل استخراج ویژگی های معنی دار از تصاویر ورودی برای تسهیل طبقه بندی دقیق است. این فرآیند ضروری است زیرا مقادیر پیکسل خام از تصاویر مستقیماً برای کارهای طبقه بندی مناسب نیستند. با استخراج ویژگیهای مرتبط، CNNها میتوانند الگوها و اشکال درون تصاویر را تشخیص دهند و آنها را قادر میسازد بین کلاسهای مختلف اشیا یا موجودیتها تمایز قائل شوند.
فرآیند استخراج ویژگی در CNN ها معمولاً شامل استفاده از لایه های کانولوشن است. این لایه ها فیلترهایی را که به عنوان هسته نیز شناخته می شوند، روی تصویر ورودی اعمال می کنند. هر فیلتر تصویر ورودی را اسکن میکند و عملیات ضرب و جمع را بر اساس عنصر انجام میدهد تا یک نقشه ویژگی تولید کند. نقشههای ویژگی الگوها یا ویژگیهای خاص موجود در تصویر ورودی، مانند لبهها، بافتها یا اشکال را ثبت میکنند. استفاده از فیلترهای متعدد در لایه های کانولوشن به CNN ها اجازه می دهد تا مجموعه ای متنوع از ویژگی ها را در سلسله مراتب فضایی مختلف استخراج کنند.
بعد از لایههای کانولوشن، CNNها اغلب شامل توابع فعالسازی مانند ReLU (واحد خطی اصلاحشده) میشوند تا غیرخطی بودن را به مدل وارد کنند. توابع فعال سازی غیر خطی برای قادر ساختن CNN ها برای یادگیری روابط و الگوهای پیچیده در داده ها بسیار مهم هستند. لایههای ادغام، مانند حداکثر ادغام یا ادغام متوسط، معمولاً برای کاهش ابعاد فضایی نقشههای ویژگی و در عین حال حفظ مرتبطترین اطلاعات اعمال میشوند. ادغام به قوی تر کردن شبکه در برابر تغییرات در تصاویر ورودی کمک می کند و پیچیدگی محاسباتی را کاهش می دهد.
به دنبال لایه های کانولوشنال و ادغام، ویژگی های استخراج شده به صورت یک بردار مسطح می شوند و از یک یا چند لایه کاملاً متصل عبور می کنند. این لایه ها به عنوان طبقه بندی کننده عمل می کنند و یاد می گیرند که ویژگی های استخراج شده را به کلاس های خروجی مربوطه نگاشت کنند. لایه نهایی کاملاً متصل معمولاً از یک تابع فعال سازی softmax برای تولید احتمالات کلاس برای کارهای طبقه بندی چند کلاسه استفاده می کند.
برای نشان دادن فرآیند استخراج ویژگی در CNN برای تشخیص تصویر، به مثال طبقه بندی تصاویر لباس توجه کنید. در این سناریو، CNN یاد میگیرد که ویژگیهایی مانند بافت، رنگ و الگوهای منحصر به فرد برای انواع مختلف لباسها مانند کفش، پیراهن یا شلوار را استخراج کند. سیانان با پردازش مجموعهای وسیع از تصاویر لباسهای برچسبگذاریشده، فیلترها و وزنهای خود را بهطور مکرر تنظیم میکند تا بهطور دقیق این ویژگیهای متمایز را شناسایی و طبقهبندی کند، و در نهایت آن را قادر میسازد تا تصاویر دیده نشده را با دقت بالا پیشبینی کند.
استخراج ویژگی یکی از اجزای اساسی CNN ها برای تشخیص تصویر است که مدل را قادر می سازد تا بین الگوها و ویژگی های مربوطه در تصاویر ورودی تمایز قائل شود. از طریق استفاده از لایههای کانولوشن، توابع فعالسازی، لایههای ادغام و لایههای کاملاً متصل، CNNها میتوانند به طور موثر ویژگیهای معنادار را برای انجام وظایف طبقهبندی دقیق استخراج و استفاده کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
- آیا می توان از یادگیری ساختاریافته عصبی با داده هایی که نمودار طبیعی برای آنها وجود ندارد استفاده کرد؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید