Özellik çıkarma, görüntü tanıma görevlerine uygulanan evrişimli sinir ağı (CNN) sürecinde çok önemli bir adımdır. CNN'lerde özellik çıkarma işlemi, doğru sınıflandırmayı kolaylaştırmak için girdi görüntülerinden anlamlı özelliklerin çıkarılmasını içerir. Görüntülerden alınan ham piksel değerleri sınıflandırma görevleri için doğrudan uygun olmadığından bu işlem önemlidir. İlgili özellikleri çıkararak, CNN'ler görüntülerdeki desenleri ve şekilleri tanımayı öğrenebilir, böylece farklı nesne veya varlık sınıfları arasında ayrım yapmalarına olanak sağlanır.
CNN'lerdeki özellik çıkarma işlemi tipik olarak evrişimsel katmanların kullanımını içerir. Bu katmanlar, çekirdek olarak da bilinen filtreleri giriş görüntüsüne uygular. Her filtre, bir özellik haritası oluşturmak için öğe bazında çarpma ve toplama işlemlerini gerçekleştirerek giriş görüntüsünü tarar. Özellik haritaları, giriş görüntüsünde bulunan kenarlar, dokular veya şekiller gibi belirli desenleri veya özellikleri yakalar. Evrişimli katmanlarda birden fazla filtrenin kullanılması, CNN'lerin farklı uzamsal hiyerarşilerde çeşitli özellikler çıkarmasına olanak tanır.
Evrişim katmanlarından sonra, CNN'ler genellikle modele doğrusal olmamayı sağlamak için ReLU (Düzeltilmiş Doğrusal Birim) gibi aktivasyon işlevlerini içerir. Doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonları, CNN'lerin veriler içindeki karmaşık ilişkileri ve kalıpları öğrenmesini sağlamak için çok önemlidir. Maksimum havuzlama veya ortalama havuzlama gibi havuzlama katmanları daha sonra tipik olarak en ilgili bilgileri korurken özellik haritalarının uzamsal boyutlarını azaltmak için uygulanır. Havuzlama, ağın giriş görüntülerindeki değişikliklere karşı daha dayanıklı olmasına yardımcı olur ve hesaplama karmaşıklığını azaltır.
Evrişim ve havuzlama katmanlarının ardından, çıkarılan özellikler bir vektör halinde düzleştirilir ve bir veya daha fazla tam bağlı katmandan geçirilir. Bu katmanlar, çıkarılan özellikleri karşılık gelen çıktı sınıflarıyla eşleştirmeyi öğrenen sınıflandırıcılar olarak görev yapar. Tamamen bağlı son katman, çok sınıflı sınıflandırma görevleri için sınıf olasılıkları oluşturmak için genellikle bir softmax aktivasyon fonksiyonu kullanır.
Görüntü tanıma için bir CNN'de özellik çıkarma sürecini göstermek amacıyla, giysi görüntülerinin sınıflandırılması örneğini düşünün. Bu senaryoda CNN, ayakkabı, gömlek veya pantolon gibi farklı giysi türlerine özgü doku, renk ve desen gibi özellikleri çıkarmayı öğrenecektir. CNN, etiketli giysi görüntülerinden oluşan geniş bir veri kümesini işleyerek, bu ayırt edici özellikleri doğru bir şekilde tanımlamak ve sınıflandırmak için filtrelerini ve ağırlıklarını yinelemeli olarak ayarlayacak ve sonuçta görünmeyen görüntüler üzerinde yüksek doğrulukla tahminler yapmasına olanak tanıyacak.
Özellik çıkarma, CNN'lerin görüntü tanıma için temel bir bileşenidir ve modelin giriş görüntüleri içindeki ilgili desenler ve özellikler arasında öğrenmesini ve bunları ayırt etmesini sağlar. Evrişimsel katmanların, aktivasyon fonksiyonlarının, havuzlama katmanlarının ve tamamen bağlantılı katmanların kullanımı sayesinde CNN'ler, doğru sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmek için anlamlı özellikleri etkili bir şekilde çıkarabilir ve bunlardan yararlanabilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
- Sinir Yapılı Öğrenme, doğal grafiği olmayan verilerle kullanılabilir mi?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin