Pengekstrakan ciri ialah langkah penting dalam proses rangkaian neural convolutional (CNN) yang digunakan untuk tugas pengecaman imej. Dalam CNN, proses pengekstrakan ciri melibatkan pengekstrakan ciri yang bermakna daripada imej input untuk memudahkan pengelasan yang tepat. Proses ini penting kerana nilai piksel mentah daripada imej tidak sesuai secara langsung untuk tugas pengelasan. Dengan mengekstrak ciri yang berkaitan, CNN boleh belajar mengenali corak dan bentuk dalam imej, membolehkan mereka membezakan antara kelas objek atau entiti yang berbeza.
Proses pengekstrakan ciri dalam CNN biasanya melibatkan penggunaan lapisan konvolusi. Lapisan ini menggunakan penapis, juga dikenali sebagai kernel, pada imej input. Setiap penapis mengimbas merentasi imej input, melakukan operasi pendaraban dan penjumlahan mengikut unsur untuk menghasilkan peta ciri. Peta ciri menangkap corak atau ciri tertentu yang terdapat dalam imej input, seperti tepi, tekstur atau bentuk. Penggunaan berbilang penapis dalam lapisan konvolusi membolehkan CNN mengekstrak set ciri yang pelbagai pada hierarki spatial yang berbeza.
Selepas lapisan konvolusi, CNN selalunya menyertakan fungsi pengaktifan seperti ReLU (Rectified Linear Unit) untuk memperkenalkan bukan linear ke dalam model. Fungsi pengaktifan bukan linear adalah penting untuk membolehkan CNN mempelajari perhubungan dan corak yang kompleks dalam data. Lapisan pengumpulan, seperti pengumpulan maksimum atau pengumpulan purata, kemudiannya biasanya digunakan untuk mengurangkan dimensi spatial peta ciri sambil mengekalkan maklumat yang paling berkaitan. Pengumpulan membantu dalam menjadikan rangkaian lebih teguh kepada variasi dalam imej input dan mengurangkan kerumitan pengiraan.
Mengikuti lapisan konvolusi dan gabungan, ciri yang diekstrak diratakan menjadi vektor dan melalui satu atau lebih lapisan bersambung sepenuhnya. Lapisan ini berfungsi sebagai pengelas, belajar untuk memetakan ciri yang diekstrak ke kelas keluaran yang sepadan. Lapisan akhir yang bersambung sepenuhnya biasanya menggunakan fungsi pengaktifan softmax untuk menjana kebarangkalian kelas untuk tugas klasifikasi berbilang kelas.
Untuk menggambarkan proses pengekstrakan ciri dalam CNN untuk pengecaman imej, pertimbangkan contoh mengklasifikasikan imej pakaian. Dalam senario ini, CNN akan belajar untuk mengekstrak ciri seperti tekstur, warna dan corak yang unik untuk pelbagai jenis item pakaian, seperti kasut, baju atau seluar. Dengan memproses set data besar imej pakaian berlabel, CNN akan melaraskan penapis dan pemberatnya secara berulang untuk mengenal pasti dan mengklasifikasikan ciri tersendiri ini dengan tepat, akhirnya membolehkannya membuat ramalan pada imej ghaib dengan ketepatan yang tinggi.
Pengekstrakan ciri ialah komponen asas CNN untuk pengecaman imej, membolehkan model mempelajari dan membezakan antara corak dan ciri yang berkaitan dalam imej input. Melalui penggunaan lapisan konvolusi, fungsi pengaktifan, lapisan pengumpulan dan lapisan bersambung sepenuhnya, CNN boleh mengekstrak dan memanfaatkan ciri yang bermakna untuk melaksanakan tugas pengelasan yang tepat dengan berkesan.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Asas EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Bagaimanakah seseorang boleh menggunakan lapisan benam untuk menetapkan paksi yang betul secara automatik untuk plot perwakilan perkataan sebagai vektor?
- Apakah tujuan pengumpulan maksimum dalam CNN?
- Adakah perlu menggunakan fungsi pembelajaran tak segerak untuk model pembelajaran mesin yang dijalankan dalam TensorFlow.js?
- Apakah parameter bilangan perkataan maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bolehkah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk mencari perkataan yang paling kerap?
- Apa itu TOCO?
- Apakah hubungan antara beberapa zaman dalam model pembelajaran mesin dan ketepatan ramalan daripada menjalankan model?
- Adakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow menghasilkan set data latihan tambahan berdasarkan data graf semula jadi?
- Apakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow?
- Bolehkah Pembelajaran Berstruktur Neural digunakan dengan data yang tiada graf semula jadi?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals