छवि पहिचान कार्यहरूमा लागू हुने कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) प्रक्रियामा फिचर एक्स्ट्र्याक्सन एउटा महत्त्वपूर्ण चरण हो। CNNs मा, सुविधा निकासी प्रक्रियाले सही वर्गीकरणको लागि इनपुट छविहरूबाट अर्थपूर्ण सुविधाहरूको निकासी समावेश गर्दछ। यो प्रक्रिया अत्यावश्यक छ किनकि छविहरूबाट कच्चा पिक्सेल मानहरू वर्गीकरण कार्यहरूका लागि सीधै उपयुक्त छैनन्। सान्दर्भिक सुविधाहरू निकालेर, सीएनएनहरूले छविहरू भित्रका ढाँचाहरू र आकारहरू पहिचान गर्न सिक्न सक्छन्, तिनीहरूलाई वस्तुहरू वा संस्थाहरूको विभिन्न वर्गहरू बीच फरक गर्न सक्षम पार्दै।
CNN मा सुविधा निकासी प्रक्रिया सामान्यतया convolutional तहहरूको प्रयोग समावेश गर्दछ। यी तहहरूले इनपुट छविमा फिल्टरहरू लागू गर्दछ, जसलाई कर्नेल पनि भनिन्छ। प्रत्येक फिल्टरले इनपुट छवि भरि स्क्यान गर्दछ, तत्व-वार गुणन र समीकरण कार्यहरू प्रदर्शन गर्दै एक सुविधा नक्सा उत्पादन गर्न। सुविधा नक्साले इनपुट छविमा उपस्थित विशिष्ट ढाँचाहरू वा सुविधाहरू, जस्तै किनारा, बनावट, वा आकारहरू क्याप्चर गर्दछ। कन्भोलुसनल तहहरूमा बहु फिल्टरहरूको प्रयोगले CNN लाई विभिन्न स्थानिय पदानुक्रमहरूमा सुविधाहरूको विविध सेट निकाल्न अनुमति दिन्छ।
कन्वोल्युसनल लेयरहरू पछि, CNN ले मोडेलमा गैर-रेखीयता परिचय गराउन RELU (Rectified Linear Unit) जस्ता सक्रियता कार्यहरू समावेश गर्दछ। CNN लाई डाटा भित्र जटिल सम्बन्ध र ढाँचाहरू सिक्न सक्षम बनाउन गैर-रैखिक सक्रियता कार्यहरू महत्त्वपूर्ण छन्। पूलिङ तहहरू, जस्तै अधिकतम पूलिङ वा औसत पूलिङ, त्यसपछि सामान्यतया सबैभन्दा सान्दर्भिक जानकारी कायम राख्दै सुविधा नक्साको स्थानिय आयामहरू कम गर्न लागू गरिन्छ। पूलिङले इनपुट छविहरूमा भिन्नताहरूमा नेटवर्कलाई अझ बलियो बनाउन मद्दत गर्दछ र कम्प्युटेसनल जटिलता कम गर्दछ।
कन्भोलुसनल र पूलिङ तहहरू पछ्याउँदै, निकालिएका सुविधाहरू भेक्टरमा समतल हुन्छन् र एक वा बढी पूर्ण रूपमा जडान गरिएका तहहरूबाट गुजरिन्छन्। यी तहहरूले वर्गीकरणकर्ताको रूपमा सेवा गर्दछ, निकालिएका सुविधाहरू सम्बन्धित आउटपुट वर्गहरूमा नक्सा गर्न सिक्दै। अन्तिम पूर्ण रूपमा जडान गरिएको तहले बहु-वर्ग वर्गीकरण कार्यहरूको लागि वर्ग सम्भावनाहरू उत्पन्न गर्न सामान्यतया सफ्टम्याक्स सक्रियता प्रकार्य प्रयोग गर्दछ।
छवि पहिचानको लागि CNN मा सुविधा निकासी प्रक्रिया चित्रण गर्न, कपडा छविहरू वर्गीकरण गर्ने उदाहरणलाई विचार गर्नुहोस्। यस परिदृश्यमा, CNN ले जुत्ता, शर्ट वा प्यान्ट जस्ता विभिन्न प्रकारका कपडा वस्तुहरूका लागि बनावट, रङ र ढाँचाहरू जस्ता सुविधाहरू निकाल्न सिक्ने छ। लेबल लगाइएको कपडा छविहरूको ठूलो डेटासेट प्रशोधन गरेर, CNN ले यी विशिष्ट विशेषताहरूलाई सही रूपमा पहिचान गर्न र वर्गीकरण गर्न पुनरावृत्ति रूपमा यसको फिल्टरहरू र तौलहरू समायोजन गर्नेछ, अन्ततः यसलाई उच्च शुद्धताका साथ नदेखिएका छविहरूमा भविष्यवाणीहरू गर्न सक्षम पार्छ।
विशेषता निकासी छवि पहिचानको लागि CNNs को एक आधारभूत घटक हो, जसले मोडेललाई इनपुट छविहरू भित्रका सान्दर्भिक ढाँचाहरू र सुविधाहरू बीचको भिन्नता सिक्न सक्षम पार्छ। कन्भोलुसनल तहहरू, सक्रियता कार्यहरू, पूलिङ तहहरू, र पूर्ण रूपमा जडान गरिएका तहहरूको प्रयोगद्वारा, CNNs ले सही वर्गीकरण कार्यहरू गर्न प्रभावकारी रूपमा अर्थपूर्ण सुविधाहरू निकाल्न र लाभ उठाउन सक्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू:
- भेक्टरको रूपमा शब्दहरूको प्रतिनिधित्वको प्लटको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू तोक्न एक इम्बेडिङ तह कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- CNN मा अधिकतम पूलिङको उद्देश्य के हो?
- के TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि एसिन्क्रोनस लर्निङ प्रकार्य प्रयोग गर्न आवश्यक छ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API अधिकतम संख्याको शब्द प्यारामिटर के हो?
- के TensorFlow Keras Tokenizer API को धेरै पटक शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- TOCO के हो?
- मेसिन लर्निङ मोडेलमा धेरै युगहरू र मोडेल चलाउँदा भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध के हो?
- के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ अफ टेन्सरफ्लोमा प्याक छिमेकी API ले प्राकृतिक ग्राफ डेटामा आधारित एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट उत्पादन गर्छ?
- TensorFlow को न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा प्याक छिमेकी API के हो?
- के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङलाई डाटासँग प्रयोग गर्न सकिन्छ जसको लागि कुनै प्राकृतिक ग्राफ छैन?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्