آرگومان واحدهای پنهان در شبکه های عصبی عمیق نقش مهمی در امکان سفارشی سازی اندازه و شکل شبکه ایفا می کند. شبکه های عصبی عمیق از چندین لایه تشکیل شده اند که هر یک از مجموعه ای از واحدهای پنهان تشکیل شده است. این واحدهای پنهان مسئول گرفتن و نمایش روابط پیچیده بین داده های ورودی و خروجی هستند.
برای درک اینکه چگونه آرگومان واحدهای پنهان امکان سفارشی سازی را فراهم می کند، باید ساختار و عملکرد شبکه های عصبی عمیق را بررسی کنیم. در یک شبکه عصبی عمیق معمولی، لایه ورودی دادههای ورودی خام را دریافت میکند و سپس قبل از رسیدن به لایه خروجی از یک سری لایههای پنهان عبور میکند. هر لایه پنهان از چندین واحد مخفی تشکیل شده است و این واحدها به واحدهای لایه های قبلی و بعدی متصل می شوند.
تعداد واحدهای مخفی در هر لایه و همچنین تعداد لایههای شبکه را میتوان بر اساس مشکل خاص در دست سفارشیسازی کرد. افزایش تعداد واحدهای پنهان در یک لایه به شبکه اجازه می دهد تا الگوها و روابط پیچیده تری را در داده ها ثبت کند. این می تواند به ویژه در هنگام برخورد با مجموعه داده های بزرگ و پیچیده مفید باشد.
علاوه بر این، شکل شبکه را نیز می توان با تنظیم تعداد لایه ها سفارشی کرد. افزودن لایههای بیشتر به شبکه، آن را قادر میسازد تا نمایشهای سلسله مراتبی دادهها را بیاموزد، جایی که هر لایه سطوح مختلف انتزاع را ثبت میکند. این نمایش سلسله مراتبی می تواند در کارهایی مانند تشخیص تصویر مفید باشد، جایی که اشیاء را می توان با ترکیبی از ویژگی های سطح پایین (مثلاً لبه ها) و مفاهیم سطح بالا (مثلاً اشکال) توصیف کرد.
به عنوان مثال، یک شبکه عصبی عمیق را در نظر بگیرید که برای طبقه بندی تصاویر استفاده می شود. لایه ورودی مقادیر پیکسلی یک تصویر را دریافت میکند و لایههای پنهان بعدی الگوهای پیچیدهتری مانند لبهها، بافتها و اشکال را میگیرند. لایه پنهان نهایی این الگوها را ترکیب می کند تا در مورد کلاس تصویر پیش بینی کند. با سفارشی سازی تعداد واحدها و لایه های پنهان، می توانیم ظرفیت شبکه را برای ثبت سطوح مختلف جزئیات و پیچیدگی در تصاویر کنترل کنیم.
علاوه بر سفارشیسازی اندازه و شکل، آرگومان واحدهای پنهان امکان سفارشیسازی توابع فعالسازی را نیز فراهم میکند. توابع فعال سازی خروجی یک واحد پنهان را بر اساس ورودی آن تعیین می کند. توابع فعالسازی مختلف را میتوان برای معرفی غیرخطیها به شبکه مورد استفاده قرار داد و آن را قادر میسازد تا روابط پیچیده در دادهها را یاد بگیرد و نمایش دهد. توابع فعال سازی متداول شامل سیگموئید، tanh و واحد خطی اصلاح شده (ReLU) است.
آرگومان واحدهای پنهان در شبکه های عصبی عمیق انعطاف پذیری را در سفارشی سازی اندازه و شکل شبکه فراهم می کند. با تنظیم تعداد واحدها و لایههای پنهان و همچنین انتخاب توابع فعالسازی، میتوانیم ظرفیت شبکه را برای گرفتن و نمایش الگوها و روابط زیربنایی در دادهها تنظیم کنیم.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد شبکه های عصبی عمیق و برآوردگرها:
- آیا یادگیری عمیق را می توان به عنوان تعریف و آموزش یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی عمیق (DNN) تفسیر کرد؟
- آیا چارچوب TensorFlow Google قادر به افزایش سطح انتزاع در توسعه مدلهای یادگیری ماشینی است (مثلاً با جایگزینی کدگذاری با پیکربندی)؟
- آیا درست است که اگر مجموعه داده بزرگ باشد، نیاز به ارزیابی کمتری دارد، به این معنی که کسری از مجموعه داده مورد استفاده برای ارزیابی را می توان با افزایش اندازه مجموعه داده کاهش داد؟
- آیا با تغییر آرایه ارائه شده به عنوان آرگومان پنهان شبکه عصبی عمیق (DNN) می توان به راحتی (با افزودن و حذف) تعداد لایه ها و تعداد گره ها در لایه های جداگانه را کنترل کرد؟
- چگونه تشخیص دهیم که مدل بیش از حد نصب شده است؟
- شبکه های عصبی و شبکه های عصبی عمیق چیست؟
- چرا شبکه های عصبی عمیق عمیق نامیده می شوند؟
- مزایا و معایب افزودن گره های بیشتر به DNN چیست؟
- مشکل گرادیان ناپدید شدن چیست؟
- برخی از اشکالات استفاده از شبکه های عصبی عمیق در مقایسه با مدل های خطی چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در شبکه های عصبی عمیق و برآوردگرها مشاهده کنید