इनपुट च्यानलहरूको संख्या, जुन PyTorch मा nn.Conv2d प्रकार्यको पहिलो प्यारामिटर हो, इनपुट छविमा विशेषता नक्सा वा च्यानलहरूको संख्यालाई जनाउँछ। यो छविको "रङ" मानहरूको संख्यासँग प्रत्यक्ष रूपमा सम्बन्धित छैन, तर नेटवर्कले सिक्न सक्ने भिन्न सुविधाहरू वा ढाँचाहरूको सङ्ख्यालाई प्रतिनिधित्व गर्दछ।
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा, प्रत्येक तहमा धेरै फिल्टरहरू वा कर्नेलहरू हुन्छन् जुन सुविधाहरू निकाल्नका लागि इनपुट छविसँग जोडिएको हुन्छ। यी फिल्टरहरू इनपुट डेटामा उपस्थित विभिन्न ढाँचा वा सुविधाहरू सिक्न जिम्मेवार छन्। इनपुट च्यानलहरूको संख्याले तहमा प्रयोग गरिएका फिल्टरहरूको संख्या निर्धारण गर्दछ।
यो अवधारणा बुझ्न, एउटा उदाहरण विचार गरौं। मानौं हामीसँग ३२×३२ आयाम भएको RGB छवि छ। छविमा प्रत्येक पिक्सेलमा तीन रङ च्यानलहरू छन् - रातो, हरियो र निलो। त्यसैले, इनपुट छविमा तीन इनपुट च्यानलहरू छन्। यदि हामीले यो छविलाई 32 इनपुट च्यानलहरू भएको कन्भोलुसनल तहबाट पास गऱ्यौं भने, यसको मतलब यो हो कि तहमा 32 फिल्टरहरू हुनेछन्, जसमध्ये प्रत्येकले विभिन्न विशेषताहरू निकाल्नको लागि इनपुट छविसँग सङ्कलन गर्नेछ।
बहु इनपुट च्यानलहरू हुनुको उद्देश्य इनपुट डेटाको विभिन्न पक्ष वा विशेषताहरू क्याप्चर गर्नु हो। छविहरूको मामलामा, प्रत्येक च्यानललाई किनारा, बनावट, वा रंगहरू जस्ता विशिष्ट ढाँचाहरू क्याप्चर गर्ने फरक सुविधा नक्साको रूपमा देख्न सकिन्छ। धेरै इनपुट च्यानलहरू भएकोले, नेटवर्कले इनपुट डेटाको थप जटिल प्रतिनिधित्वहरू सिक्न सक्छ।
इनपुट च्यानलहरूको संख्याले कन्भोलुसनल तहमा प्यारामिटरहरूको संख्यालाई पनि असर गर्छ। तहको प्रत्येक फिल्टर तौलको सानो म्याट्रिक्स हो जुन प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा सिकिन्छ। लेयरमा प्यारामिटरहरूको संख्या फिल्टरको साइज र इनपुट र आउटपुट च्यानलहरूको संख्याद्वारा निर्धारण गरिन्छ। इनपुट च्यानलहरूको संख्या बढाउँदा प्यारामिटरहरूको संख्या बढ्छ, जसले सञ्जाललाई अझ अभिव्यक्त बनाउन सक्छ तर कम्प्युटेशनल रूपमा पनि महँगो बनाउन सक्छ।
nn.Conv2d प्रकार्यमा इनपुट च्यानलहरूको संख्याले इनपुट छविमा सुविधा नक्सा वा च्यानलहरूको संख्या प्रतिनिधित्व गर्दछ। यसले कन्भोलुसनल तहमा प्रयोग गरिएका फिल्टरहरूको सङ्ख्या निर्धारण गर्छ र इनपुट डाटाको जटिल प्रतिनिधित्वहरू सिक्ने नेटवर्कको क्षमतालाई असर गर्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा कन्भोलुसन न्यूरल नेटवर्क (CNN):
- सबैभन्दा ठूलो कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क के हो?
- आउटपुट च्यानलहरू के हुन्?
- 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?
- हामीले CNN को लागि प्रशिक्षण डेटा कसरी तयार गर्छौं? संलग्न चरणहरू व्याख्या गर्नुहोस्।
- 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