Yapay zeka alanında, özellikle de derin öğrenme alanında, sınıflandırma sinir ağları, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve daha fazlası gibi görevler için temel araçlardır. Bir sınıflandırma sinir ağının çıktısını tartışırken, sınıflar arasındaki olasılık dağılımı kavramını anlamak çok önemlidir. "Bir sınıflandırma sinir ağı için sonucun sınıflar arası bir olasılık dağılımı olması gerekir" ifadesi gerçekten doğrudur.
Bir sınıflandırma görevinde, bir sinir ağı, giriş veri noktalarını belirli kategorilere veya sınıflara atamak için tasarlanmıştır. Ağ, giriş verilerini birbirine bağlı nöronlardan oluşan birden fazla katman aracılığıyla işler; her katman, giriş verilerine bir dizi dönüşüm uygular. Sinir ağının son katmanı tipik olarak sınıflandırma görevindeki farklı sınıflara karşılık gelen düğümlerden oluşur.
Sinir ağının eğitim aşaması sırasında model, tahmin edilen çıktı ile eğitim verilerinin gerçek etiketleri arasındaki farkı en aza indirecek şekilde parametrelerini ayarlamayı öğrenir. Bu süreç, tahmin edilen sınıf olasılıkları ile gerçek sınıf etiketleri arasındaki eşitsizliği ölçen bir kayıp fonksiyonunun optimize edilmesini içerir. Ağın parametrelerini geri yayılım ve gradyan iniş gibi yöntemlerle yinelemeli olarak güncelleyen model, doğru tahminler yapma yeteneğini yavaş yavaş geliştirir.
Bir sınıflandırma sinir ağının çıktısı genellikle sınıflar üzerindeki olasılık dağılımı olarak temsil edilir. Bu, her giriş veri noktası için ağın, girişin her sınıfa ait olma olasılığını gösteren bir dizi sınıf olasılığı ürettiği anlamına gelir. Olasılıklar genellikle bire kadar toplanacak şekilde normalleştirilir ve geçerli bir olasılık dağılımını temsil etmeleri sağlanır.
Örneğin, sınıfların "kedi" ve "köpek" olduğu basit bir ikili sınıflandırma görevinde, sinir ağının çıktısı [0.8, 0.2] olabilir; bu, modelin girdinin bir kedi olduğundan %80 emin olduğunu gösterir ve %20'si bunun bir köpek olduğundan emin. "Araba", "otobüs" ve "bisiklet" gibi sınıflara sahip çok sınıflı bir sınıflandırma senaryosunda, çıktı, modelin her sınıf için olasılıklarını gösteren [0.6, 0.3, 0.1] gibi görünebilir.
Bu olasılıksal çıktı çeşitli nedenlerden dolayı değerlidir. İlk olarak, modelin tahminlerine olan güveninin bir ölçüsünü sağlayarak kullanıcıların sınıflandırma sonuçlarının güvenilirliğini değerlendirmesine olanak tanır. Ek olarak olasılık dağılımı, örneğin tahminleri kabul etmek için bir eşik belirleyerek veya ham çıktıları olasılıklara dönüştürmek için softmax gibi teknikler kullanarak modelin belirsizliğine dayalı kararlar vermek için kullanılabilir.
"Bir sınıflandırma sinir ağı için sonuç, sınıflar arasında bir olasılık dağılımı olmalıdır" ifadesi, sınıflandırma sinir ağlarının nasıl çalıştığının temel bir yönünü doğru bir şekilde yakalar. Bu ağlar, sınıflar üzerinde olasılık dağılımları üreterek, çok çeşitli gerçek dünya uygulamaları için hayati önem taşıyan daha incelikli ve bilgilendirici tahminlere olanak tanır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme:
- Evrişimli bir sinir ağında renkli görüntüleri tanımak istenirse, gri tonlamalı görüntüleri yeniden tanırken başka bir boyut eklemek gerekir mi?
- Aktivasyon fonksiyonunun beyindeki bir nöronu ateşleyen ya da ateşleyen bir şekilde taklit ettiği düşünülebilir mi?
- PyTorch, bazı ek işlevlerle GPU üzerinde çalışan NumPy ile karşılaştırılabilir mi?
- Örnek dışı kayıp doğrulama kaybı mıdır?
- PyTorch tarafından çalıştırılan bir sinir ağı modelinin pratik analizi için tensör panosu kullanılmalı mı yoksa matplotlib yeterli mi?
- PyTorch, bazı ek işlevlerle GPU üzerinde çalışan NumPy ile karşılaştırılabilir mi?
- PyTorch'ta birden fazla GPU üzerinde derin öğrenme sinir ağı modelini çalıştırmak çok basit bir süreç midir?
- Düzenli bir sinir ağı, yaklaşık 30 milyar değişkenin bir fonksiyonuyla karşılaştırılabilir mi?
- Yapılan en büyük evrişimli sinir ağı nedir?
- Giriş, ViTPose'un çıktısı olan ısı haritasını saklayan numpy dizilerinin listesiyse ve her numpy dosyasının şekli, gövdedeki 1 anahtar noktaya karşılık gelen [17, 64, 48, 17] ise, hangi algoritma kullanılabilir?
Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin