Dirbtinio intelekto srityje, ypač gilaus mokymosi srityje, klasifikavimo neuroniniai tinklai yra pagrindiniai įrankiai, skirti atlikti tokias užduotis kaip vaizdo atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir kt. Aptariant klasifikacinio neuroninio tinklo išvestį, labai svarbu suprasti tikimybių pasiskirstymo tarp klasių sąvoką. Teiginys, kad „Klasifikacinio neuroninio tinklo rezultatas turėtų būti tikimybių pasiskirstymas tarp klasių“, iš tikrųjų yra teisingas.
Klasifikavimo užduotyje neuroninis tinklas yra skirtas priskirti įvesties duomenų taškus konkrečioms kategorijoms ar klasėms. Tinklas apdoroja įvesties duomenis per kelis tarpusavyje sujungtų neuronų sluoksnius, kiekvienas sluoksnis įvesties duomenims taiko transformacijų rinkinį. Galutinį neuroninio tinklo sluoksnį paprastai sudaro mazgai, atitinkantys skirtingas klasifikavimo užduoties klases.
Neuroninio tinklo mokymo etape modelis išmoksta koreguoti savo parametrus, kad sumažintų skirtumą tarp numatomos išvesties ir faktinių mokymo duomenų etikečių. Šis procesas apima praradimo funkcijos optimizavimą, kuris kiekybiškai įvertina numatytų klasių tikimybių ir tikrųjų klasių etikečių skirtumus. Iteratyviai atnaujindamas tinklo parametrus naudojant tokius metodus kaip sklaida atgal ir gradiento nusileidimas, modelis palaipsniui gerina savo gebėjimą atlikti tikslias prognozes.
Klasifikacinio neuroninio tinklo išvestis dažnai vaizduojama kaip tikimybių pasiskirstymas tarp klasių. Tai reiškia, kad kiekvienam įvesties duomenų taškui tinklas sukuria klasės tikimybių rinkinį, nurodantį tikimybę, kad įvestis priklauso kiekvienai klasei. Tikimybės paprastai sumuojamos iki vienos, užtikrinant, kad jos atitiktų teisingą tikimybių pasiskirstymą.
Pavyzdžiui, atliekant paprastą dvejetainio klasifikavimo užduotį, kurioje klasės yra „katė“ ir „šuo“, neuroninio tinklo išvestis gali būti [0.8, 0.2], o tai rodo, kad modelis yra 80 % įsitikinęs, kad įvestis yra katė ir 20% įsitikinę, kad tai šuo. Kelių klasių klasifikavimo scenarijuje su tokiomis klasėmis kaip „autobusas“, „autobusas“ ir „dviratis“ išvestis gali atrodyti kaip [0.6, 0.3, 0.1], rodanti kiekvienos klasės modelio tikimybes.
Ši tikimybinė produkcija vertinga dėl kelių priežasčių. Pirma, tai suteikia modelio pasitikėjimo jo prognozėmis matą, leidžiantį vartotojams įvertinti klasifikavimo rezultatų patikimumą. Be to, tikimybių pasiskirstymas gali būti naudojamas priimant sprendimus, pagrįstus modelio neapibrėžtumu, pavyzdžiui, nustatant prognozių priėmimo slenkstį arba naudojant tokius metodus kaip softmax, kad neapdoroti rezultatai būtų konvertuojami į tikimybes.
Teiginys, kad „Klasifikacinio neuroninio tinklo atveju rezultatas turėtų būti tikimybių pasiskirstymas tarp klasių“ tiksliai atspindi pagrindinį klasifikacinių neuroninių tinklų veikimo aspektą. Sukurdami tikimybių pasiskirstymą pagal klases, šie tinklai suteikia daugiau niuansų ir informatyvesnių prognozių, kurios yra labai svarbios įvairioms realaus pasaulio programoms.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“:
- Jei norima atpažinti spalvotus vaizdus konvoliuciniame neuroniniame tinkle, ar norint atpažinti pilkos spalvos vaizdus, reikia pridėti kitą dimensiją?
- Ar galima manyti, kad aktyvinimo funkcija imituoja smegenų neuroną, kai jis užsidega, ar ne?
- Ar „PyTorch“ galima palyginti su „NumPy“, veikiančiu GPU su kai kuriomis papildomomis funkcijomis?
- Ar neimties praradimas yra patvirtinimo praradimas?
- Ar praktinei PyTorch paleidžiamo neuroninio tinklo modelio analizei reikėtų naudoti tenzorinę lentą, ar užtenka matplotlib?
- Ar „PyTorch“ galima palyginti su „NumPy“, veikiančiu GPU su tam tikromis papildomomis funkcijomis?
- Ar gilaus mokymosi neuroninio tinklo modelio paleidimas keliuose „PyTorch“ GPU yra labai paprastas procesas?
- Ar įprastas neuroninis tinklas gali būti lyginamas su beveik 30 milijardų kintamųjų funkcija?
- Koks yra didžiausias konvoliucinis neuroninis tinklas?
- Jei įvestis yra numpy masyvų, kuriuose saugomas šilumos žemėlapis, sąrašas, kuris yra ViTPose išvestis, o kiekvieno numpyto failo forma yra [1, 17, 64, 48], atitinkanti 17 pagrindinių kūno taškų, kokį algoritmą galima naudoti?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/DLPP giluminiame mokyme su Python ir PyTorch