Armanca optîmîzeker û fonksiyona windakirinê di perwerdekirina tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo bidestxistina performansa modela rast û bikêr girîng e. Di warê fêrbûna kûr de, CNN wekî amûrek bihêz ji bo dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û karên din ên dîtina komputerê derketine. Optimîzator û fonksiyona windabûnê di pêvajoya perwerdehiyê de rolên cihê dilîzin, rê dide ku torê fêr bibe û pêşbîniyên rast bike.
Optimîzator berpirsiyar e ku pîvanên CNN-ê di qonaxa perwerdehiyê de sererast bike. Ew diyar dike ka giraniya torê çawa li ser bingeha gradientên hesabkirî yên fonksiyona windabûnê têne nûve kirin. Armanca sereke ya optimîzatorê kêmkirina fonksiyona windabûnê ye, ku cihêrengiya di navbera hilberîna pêşbînîkirî û nîşaneyên rastiya erdê de dipîve. Bi nûvekirina dubare ya giranan, optimîzator bi dîtina komek parametreyên çêtirîn, torê berbi performansa çêtir rê dide.
Cûreyên optimîzatoran hene, her yek bi avantaj û dezawantajên xwe hene. Yek optimîzatorek ku bi gelemperî tê bikar anîn Daketina Gradient Stochastic (SGD) ye, ku giraniyan di rêça gradienta neyînî ya fonksiyona windabûnê de nûve dike. SGD rêjeyek fêrbûnê bikar tîne da ku mezinahiya gavê di dema nûvekirina giraniyê de kontrol bike. Optimîzatorên din ên populer, wek Adam, RMSprop, û Adagrad, teknîkên din vedigirin da ku leza hevgirtinê û birêvebirina celebên cûda yên daneyan baştir bikin.
Hilbijartina optimîzatorê bi pirsgirêk û databasê ve girêdayî ye. Mînakî, optimîzatorê Adam bi zexm û bikêrhatina xwe li ser danûstendinên mezin tê zanîn, di heman demê de ku SGD bi lez û bez dikare bibe alîkar ku kêmbûna herêmî derbas bike. Girîng e ku hûn bi optimîzatorên cihêreng ceribandin bikin da ku yê ku ji bo peywirek diyar çêtirîn encamên çêtirîn peyda dike bibînin.
Ber bi fonksiyona windabûnê ve diçin, ew wekî pîvanek kar dike ku CNN çiqas baş dike. Ew cûdahiya di navbera hilberîna pêşbînîkirî û nîşaneyên rastîn de hejmar dike, ji bo optimîzatorê îşaretek vegerê peyda dike da ku pîvanên torê rast bike. Fonksiyona windabûnê rê dide pêvajoya fêrbûnê bi cezakirina pêşbîniyên nerast û teşwîqkirina torê ku berbi hilana xwestinê ve bicive.
Hilbijartina fonksiyona windabûnê bi cewherê peywira di dest de ve girêdayî ye. Ji bo karên dabeşkirina binaryê, fonksiyona windakirina xaça-entropiya binary bi gelemperî tê bikar anîn. Ew cûdahiya di navbera îhtîmalên pêşbînîkirî û etîketên rastîn de hesab dike. Ji bo peywirên dabeşkirina pir-polî, fonksiyona windakirina xaça-entropiya kategorî bi gelemperî tê bikar anîn. Ew cûdahiya di navbera îhtîmalên çîna pêşbînîkirî û etîketên rastiya erdê de dipîve.
Digel van fonksiyonên windabûna standard, fonksiyonên winda yên pispor hene ku ji bo karên taybetî hatine çêkirin. Mînakî, fonksiyona windabûna xeletiya çargoşeya navîn (MSE) bi gelemperî ji bo peywirên paşveçûnê tê bikar anîn, ku armanc ew e ku nirxên domdar pêşbînî bike. Fonksiyona windakirina IoU (Xaberdana li ser Yekîtiyê) ji bo peywirên mîna vedîtina tiştan tê bikar anîn, ku li wir hevgirtina di navbera qutiyên sînorên rastîn ên pêşbînîkirî û zevî de tê pîvandin.
Hêjayî gotinê ye ku bijartina optimîzator û fonksiyona windakirinê dikare bandorek girîng li performansa CNN bike. Têkiliyek baş-optimîzekirî dikare bibe sedema lihevhatina zûtir, gelemperîkirina çêtir, û rastbûna çêtir. Lêbelê, hilbijartina kombînasyona çêtirîn bi gelemperî pêvajoyek ceribandin-û-çewtî ye, ku ji bo bidestxistina encamên çêtirîn hewceyê ceribandin û başbûnek hewce dike.
Optimîzator û fonksiyona windabûnê di perwerdekirina CNN de hêmanên yekbûyî ne. Optimîzator parametreyên torê eyar dike da ku fonksiyona windabûnê kêm bike, dema ku fonksiyona windabûnê cûdahiya di navbera etîketên pêşbînîkirî û rastîn de dipîve. Bi hilbijartina optimîzator û fonksiyonên windabûnê yên guncan, lêkolîner û bijîjk dikarin performans û rastbûna modelên CNN zêde bikin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Torgiloka neural a konvolution (CNN):
- Tora neuralî ya herî mezin a konvolutional ku hatî çêkirin çi ye?
- Kanalên derketinê çi ne?
- Wateya hejmara Kanalên têketinê (Parametra 1emîn a nn.Conv2d) çi ye?
- Hin teknîkên hevpar ên ji bo baştirkirina performansa CNN-ê di dema perwerdehiyê de çi ne?
- Di perwerdehiya CNN de girîngiya mezinahiya komê çi ye? Ew çawa bandorê li pêvajoya perwerdehiyê dike?
- Çima girîng e ku daneyan li komên perwerdehî û pejirandinê veqetînin? Çiqas dane bi gelemperî ji bo pejirandinê têne veqetandin?
- Em çawa daneyên perwerdehiyê ji bo CNN amade dikin? Pêngavên tê de rave bikin.
- Çima girîng e ku meriv di qonaxên cihêreng de di dema perwerdekirina CNN de şeklê daneya têketinê bişopîne?
- Ma qatên konvolutional ji bilî wêneyan ji bo daneyan têne bikar anîn? Mînakekê bidin.
- Meriv çawa dikare mezinahiya guncan ji bo qatên xêzkirî di CNN de diyar bike?
Di tora neuralî ya Convolution (CNN) de bêtir pirs û bersivan bibînin