कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को लागि प्रशिक्षण डेटा तयार गर्दा इष्टतम मोडेल प्रदर्शन र सही भविष्यवाणीहरू सुनिश्चित गर्न धेरै महत्त्वपूर्ण चरणहरू समावेश छन्। यो प्रक्रिया महत्त्वपूर्ण छ किनभने प्रशिक्षण डेटाको गुणस्तर र मात्राले सीएनएनको क्षमतालाई प्रभावकारी रूपमा सिक्ने र सामान्यीकरण गर्ने क्षमतालाई प्रभाव पार्छ। यस जवाफमा, हामी CNN को लागि प्रशिक्षण डेटा तयार गर्ने चरणहरू अन्वेषण गर्नेछौं।
२. डेटा संग्रह:
प्रशिक्षण डेटा तयार गर्ने पहिलो चरण भनेको विविध र प्रतिनिधि डेटासेट सङ्कलन गर्नु हो। यसमा तस्बिरहरू वा अन्य सान्दर्भिक डेटा सङ्कलन समावेश छ जसले CNN लाई तालिम दिइने कक्षा वा कोटीहरूको सम्पूर्ण दायरालाई समेट्छ। यो सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि डेटासेट सन्तुलित छ, यसको मतलब प्रत्येक वर्गमा समान संख्याको नमूनाहरू छन्, कुनै विशेष वर्गप्रति पूर्वाग्रह रोक्नको लागि।
2. डाटा पूर्व प्रशोधन:
एकपटक डेटासेट सङ्कलन भएपछि, डेटालाई मानकीकरण र सामान्यीकरण गर्न पूर्व-प्रक्रिया गर्न आवश्यक छ। यो चरणले CNN को सिक्ने प्रक्रियामा बाधा पुऱ्याउन सक्ने डेटामा भएका कुनै पनि विसंगति वा भिन्नताहरू हटाउन मद्दत गर्दछ। सामान्य प्रिप्रोसेसिङ प्रविधिहरूमा छविहरूलाई एक समान आकारमा रिसाइज गर्ने, छविहरूलाई सामान्य रङ स्पेस (जस्तै, RGB) मा रूपान्तरण गर्ने, र पिक्सेल मानहरूलाई निश्चित दायरा (जस्तै, [0, 1]) मा सामान्य बनाउने समावेश छ।
3. डाटा वृद्धि:
डाटा अगमेन्टेसन एक प्रविधि हो जुन कृत्रिम रूपमा प्रशिक्षण डेटासेटको आकार बढाउनको लागि अवस्थित डाटामा विभिन्न रूपान्तरणहरू लागू गरेर प्रयोग गरिन्छ। यो चरणले अतिरिक्त भिन्नताहरू परिचय गर्न र ओभरफिटिंग कम गर्न मद्दत गर्दछ। डेटा वृद्धि प्रविधिका उदाहरणहरूमा अनियमित घुमाउने, अनुवादहरू, फ्लिपहरू, जुमहरू, र चमक वा कन्ट्रास्टमा परिवर्तनहरू समावेश छन्। यी रूपान्तरणहरू लागू गरेर, हामी नयाँ प्रशिक्षण नमूनाहरू सिर्जना गर्न सक्छौं जुन मूलहरू भन्दा अलि फरक छन्, जसले गर्दा डेटासेटको विविधता बढ्छ।
4. डाटा विभाजन:
प्रशिक्षित CNN को कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न र ओभरफिटिंग रोक्नको लागि, डेटासेटलाई तीन उपसमूहहरूमा विभाजन गर्न आवश्यक छ: प्रशिक्षण सेट, प्रमाणीकरण सेट, र परीक्षण सेट। प्रशिक्षण सेट CNN लाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ, प्रमाणीकरण सेट हाइपरपेरामिटरहरू ट्युन गर्न र प्रशिक्षणको क्रममा मोडेलको कार्यसम्पादन निगरानी गर्न प्रयोग गरिन्छ, र प्रशिक्षित CNN को अन्तिम कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न परीक्षण सेट प्रयोग गरिन्छ। सिफारिस गरिएको विभाजन अनुपात सामान्यतया प्रशिक्षणको लागि 70-80%, प्रमाणीकरणको लागि 10-15%, र परीक्षणको लागि 10-15% हो।
5. डाटा लोड गर्दै:
डेटासेट विभाजित भएपछि, डेटालाई प्रभावकारी रूपमा मेमोरीमा लोड गर्न आवश्यक छ। यस चरणमा डेटा लोडरहरू वा जेनेरेटरहरू सिर्जना गर्ने समावेश छ जसले ब्याचहरूमा डेटालाई प्रभावकारी रूपमा लोड र पूर्वप्रक्रिया गर्न सक्छ। ब्याच लोडिङले समानान्तर प्रक्रियाको लागि अनुमति दिन्छ, जसले प्रशिक्षण प्रक्रियालाई गति दिन्छ र मेमोरी आवश्यकताहरू घटाउँछ। थप रूपमा, डेटा लोडरहरूले प्रत्येक प्रशिक्षण पुनरावृत्तिको क्रममा CNN ले नमूनाहरूको विविध दायराबाट सिक्ने कुरा सुनिश्चित गर्नका लागि डेटा फेरबदल गर्ने जस्ता थप पूर्व-प्रक्रिया चरणहरू लागू गर्न सक्छन्।
6. डाटा सन्तुलन (वैकल्पिक):
कतिपय अवस्थामा, डेटासेट असन्तुलित हुन सक्छ, अर्थात् केही वर्गहरूमा अरूको तुलनामा धेरै कम नमूनाहरू छन्। यसले पक्षपाती भविष्यवाणीहरू निम्त्याउन सक्छ, जहाँ सीएनएनले बहुसंख्यक वर्गलाई समर्थन गर्छ। यस मुद्दालाई सम्बोधन गर्न, डेटासेट सन्तुलन गर्न अल्पसंख्यक वर्गको ओभरसम्पलिंग वा बहुसंख्यक वर्गलाई कम नमूना गर्ने जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ। अर्को दृष्टिकोण भनेको प्रशिक्षणको क्रममा कक्षाको तौल प्रयोग गर्नु हो, कम प्रतिनिधित्व गरिएका कक्षाहरूलाई बढी महत्त्व दिँदै।
7. डाटा सामान्यीकरण:
सामान्यीकरण एक महत्वपूर्ण कदम हो कि इनपुट डाटा शून्य माध्य र एकाइ भिन्नता छ भनेर सुनिश्चित गर्न। यो प्रक्रियाले तालिम प्रक्रियालाई स्थिर बनाउन र CNN लाई स्थानीय मिनिमामा अड्किनबाट रोक्न मद्दत गर्छ। सामान्य सामान्यीकरण प्रविधिहरूमा माध्य घटाउने र डेटासेटको मानक विचलनद्वारा विभाजन वा डेटालाई निर्दिष्ट दायरामा स्केल गर्ने समावेश हुन्छ (जस्तै, [-१, १])। इनपुटहरू एउटै दायरामा छन् भनी सुनिश्चित गर्न प्रशिक्षण र परीक्षण डेटा दुवैमा सामान्यीकरण लागू गरिनुपर्छ।
CNN को लागि प्रशिक्षण डेटा तयार गर्दा डेटा सङ्कलन, पूर्व प्रक्रिया, वृद्धि, विभाजन, लोडिङ, र वैकल्पिक रूपमा सन्तुलन र सामान्यीकरण समावेश छ। CNN ले डाटाबाट प्रभावकारी रूपमा सिक्न र सही भविष्यवाणी गर्न सक्छ भन्ने सुनिश्चित गर्न प्रत्येक चरणले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यी चरणहरू पछ्याएर, हामी CNN तालिमको लागि बलियो प्रशिक्षण पाइपलाइन सेट अप गर्न सक्छौं।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा कन्भोलुसन न्यूरल नेटवर्क (CNN):
- सबैभन्दा ठूलो कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क के हो?
- आउटपुट च्यानलहरू के हुन्?
- इनपुट च्यानलहरूको संख्या (nn.Conv1d को पहिलो प्यारामिटर) को अर्थ के हो?
- प्रशिक्षण समयमा CNN को प्रदर्शन सुधार गर्न को लागी केहि सामान्य प्रविधिहरु के हो?
- CNN तालिममा ब्याच साइजको महत्त्व के हो? यसले प्रशिक्षण प्रक्रियालाई कसरी असर गर्छ?
- प्रशिक्षण र प्रमाणीकरण सेटहरूमा डाटा विभाजन गर्न किन महत्त्वपूर्ण छ? प्रमाणीकरणको लागि सामान्यतया कति डाटा छुट्याइएको छ?
- कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को प्रशिक्षणमा अनुकूलक र हानि प्रकार्यको उद्देश्य के हो?
- CNN को प्रशिक्षणको क्रममा विभिन्न चरणहरूमा इनपुट डेटाको आकार अनुगमन गर्न किन महत्त्वपूर्ण छ?
- के तस्बिरहरू बाहेक अन्य डाटाका लागि कन्भोलुसनल तहहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ? एउटा उदाहरण दिनुहोस्।
- तपाइँ कसरी CNN मा रैखिक तहहरूको लागि उपयुक्त आकार निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ?
Convolution neural network (CNN) मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्