در حوزه هوش مصنوعی، بهویژه در زمینه یادگیری عمیق، شبکههای عصبی طبقهبندی ابزارهای اساسی برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و غیره هستند. هنگام بحث در مورد خروجی یک شبکه عصبی طبقه بندی، درک مفهوم توزیع احتمال بین کلاس ها بسیار مهم است. این جمله که "برای یک شبکه عصبی طبقه بندی، نتیجه باید یک توزیع احتمال بین کلاس ها باشد" در واقع درست است.
در یک کار طبقه بندی، یک شبکه عصبی برای تخصیص نقاط داده ورودی به دسته ها یا کلاس های خاص طراحی شده است. شبکه داده های ورودی را از طریق چندین لایه از نورون های به هم پیوسته پردازش می کند، هر لایه مجموعه ای از تبدیل ها را به داده های ورودی اعمال می کند. لایه نهایی شبکه عصبی معمولاً از گره های مربوط به کلاس های مختلف در کار طبقه بندی تشکیل شده است.
در طول مرحله آموزش شبکه عصبی، مدل یاد میگیرد که پارامترهای خود را برای به حداقل رساندن تفاوت بین خروجی پیشبینیشده و برچسبهای واقعی دادههای آموزشی تنظیم کند. این فرآیند شامل بهینهسازی یک تابع ضرر است که اختلاف بین احتمالات کلاس پیشبینیشده و برچسبهای کلاس واقعی را کمیت میکند. با بهروزرسانی مکرر پارامترهای شبکه از طریق روشهایی مانند انتشار پساز و نزول گرادیان، مدل به تدریج توانایی خود را برای پیشبینی دقیق بهبود میبخشد.
خروجی یک شبکه عصبی طبقه بندی اغلب به صورت توزیع احتمال بر روی طبقات نشان داده می شود. این بدان معناست که برای هر نقطه داده ورودی، شبکه مجموعه ای از احتمالات کلاس را تولید می کند که احتمال تعلق ورودی به هر کلاس را نشان می دهد. احتمالات معمولاً به یک جمع بندی می شوند و اطمینان حاصل می شود که یک توزیع احتمال معتبر را نشان می دهند.
به عنوان مثال، در یک کار طبقه بندی باینری ساده که در آن کلاس ها "cat" و "dog" هستند، خروجی شبکه عصبی می تواند [0.8, 0.2] باشد، که نشان می دهد مدل 80٪ مطمئن است که ورودی یک گربه است و 20% مطمئن هستند که سگ است. در یک سناریوی طبقهبندی چند طبقه با کلاسهایی مانند «ماشین»، «اتوبوس» و «دوچرخه»، خروجی ممکن است شبیه [0.6، 0.3، 0.1] باشد که احتمالات مدل را برای هر کلاس نشان میدهد.
این خروجی احتمالی به چند دلیل ارزشمند است. اولاً، معیاری از اطمینان مدل در پیشبینیهای آن ارائه میکند و به کاربران اجازه میدهد تا قابلیت اطمینان نتایج طبقهبندی را ارزیابی کنند. علاوه بر این، توزیع احتمال می تواند برای تصمیم گیری بر اساس عدم قطعیت مدل استفاده شود، به عنوان مثال، با تعیین آستانه ای برای پذیرش پیش بینی ها یا با استفاده از تکنیک هایی مانند softmax برای تبدیل خروجی های خام به احتمالات.
این بیانیه که "برای یک شبکه عصبی طبقه بندی، نتیجه باید یک توزیع احتمال بین کلاس ها باشد" به طور دقیق جنبه ای اساسی از نحوه عملکرد شبکه های عصبی طبقه بندی را نشان می دهد. این شبکهها با تولید توزیعهای احتمال بر روی کلاسها، پیشبینیهای دقیقتر و آموزندهتری را امکانپذیر میکنند که برای طیف وسیعی از برنامههای کاربردی دنیای واقعی بسیار مهم هستند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد یادگیری عمیق EITC/AI/DLPP با Python و PyTorch:
- اگر کسی بخواهد تصاویر رنگی را در یک شبکه عصبی کانولوشن تشخیص دهد، آیا باید بعد دیگری را به هنگام تشخیص مجدد تصاویر در مقیاس خاکستری اضافه کرد؟
- آیا می توان عملکرد فعال سازی را تقلید از یک نورون در مغز با شلیک یا نه در نظر گرفت؟
- آیا PyTorch را می توان با NumPy که روی یک GPU با برخی عملکردهای اضافی اجرا می شود مقایسه کرد؟
- آیا ضرر خارج از نمونه، از دست دادن اعتبارسنجی است؟
- آیا باید از یک برد تانسور برای تحلیل عملی یک مدل شبکه عصبی اجرا شده PyTorch یا matplotlib استفاده کرد؟
- آیا می توان PyTorch را با NumPy که روی یک GPU اجرا می شود با برخی عملکردهای اضافی مقایسه کرد؟
- آیا اجرای یک مدل شبکه عصبی یادگیری عمیق بر روی چندین GPU در PyTorch یک فرآیند بسیار ساده است؟
- آیا یک شبکه عصبی معمولی را می توان با تابعی از نزدیک به 30 میلیارد متغیر مقایسه کرد؟
- بزرگترین شبکه عصبی کانولوشن ساخته شده چیست؟
- اگر ورودی لیست آرایههای numpy ذخیرهسازی Heatmap باشد که خروجی ViTPose است و شکل هر فایل numpy مطابق با 1 نقطه کلیدی بدنه است، از کدام الگوریتم میتوان استفاده کرد؟
مشاهده سوالات و پاسخ های بیشتر در EITC/AI/DLPP Deep Learning با Python و PyTorch