CNN-ийн сургалтын явцад өгөгдлийг багцлах нь ямар ашигтай вэ?
Convolutional Neural Network (CNN)-ийн сургалтын явцад өгөгдлийг багцлах нь загварын ерөнхий үр ашиг, үр дүнтэй байдалд хувь нэмэр оруулах хэд хэдэн давуу талыг санал болгодог. Өгөгдлийн дээжийг багц болгон бүлэглэснээр бид орчин үеийн техник хангамжийн зэрэгцээ боловсруулалтын чадварыг ашиглаж, санах ойн ашиглалтыг оновчтой болгож, сүлжээг нэгтгэх чадварыг сайжруулж чадна. Энэ нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Питорчтой Конвнет руу нэвтрэх, Шалгалтын тойм
Онцлог газрын зургийн хэмжээст байдлыг багасгахад нэгтгэх нь хэрхэн тусалдаг вэ?
Pooling гэдэг нь газрын зургийн хэмжээст байдлыг багасгахын тулд convolutional neural network (CNN)-д түгээмэл хэрэглэгддэг арга юм. Энэ нь оролтын өгөгдлөөс чухал шинж чанаруудыг гаргаж авах, сүлжээний үр ашгийг дээшлүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэхүү тайлбарт бид нэгтгэх нь хэмжээсийг багасгахад хэрхэн тусалдаг талаар нарийвчлан судлах болно
Нохой, муурыг тодорхойлоход CNN загварын гүйцэтгэлийг бид хэрхэн үнэлэх вэ, 85% -ийн нарийвчлал нь энэ нөхцөлд юуг харуулж байна вэ?
Нохой, муурыг тодорхойлоход эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд хэд хэдэн хэмжигдэхүүнийг ашиглаж болно. Нэг нийтлэг хэмжигдэхүүн бол үнэлэгдсэн зургийн нийт тоонд зөв ангилагдсан зургийн эзлэх хувийг хэмждэг нарийвчлал юм. Энэ нөхцөлд 85% -ийн нарийвчлал нь загварыг зөв тодорхойлсон болохыг харуулж байна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг ашиглаж байна, Шалгалтын тойм
Сургалтын үйл явцад TensorBoard ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ? Үүнийг манай загварын гүйцэтгэлийг хянах, шинжлэхэд хэрхэн ашиглах вэ?
TensorBoard бол гүн гүнзгий суралцах загваруудыг сургах үйл явцад, ялангуяа нохой, муурыг ялган танихын тулд эвхэгддэг мэдрэлийн сүлжээг (CNN) ашиглахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг хүчирхэг дүрслэх хэрэгсэл юм. Google-ийн хөгжүүлсэн TensorBoard нь сургалтын явцад загварын гүйцэтгэлийг хянах, дүн шинжилгээ хийх цогц, ойлгомжтой интерфейсээр хангадаг.
Нохой ба муурыг тодорхойлох CNN-ийн гаралтын давхарга яагаад зөвхөн 2 зангилаатай байдаг вэ?
Нохой, муур хоёрыг таних зориулалттай Convolutional Neural Network (CNN)-ийн гаралтын давхарга нь ангиллын даалгаврын хоёртын шинж чанартай тул ихэвчлэн ердөө 2 зангилаатай байдаг. Энэ тохиолдолд зорилго нь оролтын дүрс нь "нохой" ангилалд хамаарах эсвэл "муур" ангилалд хамаарах эсэхийг тодорхойлох явдал юм. Үүний үр дүнд гаралт
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг бий болгох, Шалгалтын тойм
TensorFlow ашиглан CNN-ийг хэрхэн сургаж, оновчтой болгох вэ, түүний гүйцэтгэлийг үнэлэх нийтлэг үнэлгээний хэмжүүрүүд юу вэ?
TensorFlow ашиглан Convolutional Neural Network (CNN)-ийг сургах, оновчтой болгох нь хэд хэдэн алхам, арга техникийг агуулдаг. Энэ хариултанд бид үйл явцын дэлгэрэнгүй тайлбарыг өгч, CNN загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашигладаг зарим нийтлэг үнэлгээний хэмжүүрүүдийн талаар ярилцах болно. TensorFlow ашиглан CNN сургахын тулд эхлээд архитектурыг тодорхойлох хэрэгтэй
CNN-д эвхэгддэг давхаргууд болон нэгтгэх давхаргын зорилго, үйл ажиллагааг тайлбарла.
Convolutional Neural Networks (CNNs) нь дүрс таних, объект илрүүлэх зэрэг компьютерийн харааны даалгавруудад өргөн хэрэглэгддэг гүнзгий сургалтын хүчирхэг анги юм. CNN нь эргэлтийн давхарга, нэгтгэх давхаргыг ашиглан зураг гэх мэт түүхий оролтын өгөгдлөөс утга учиртай шинж чанаруудыг автоматаар сурч, гаргаж авахад зориулагдсан. Энэ хариултанд бид нарийвчлан судлах болно
TensorFlow-ийг CNN-ийг зургийн ангилалд хэрхэн ашиглах вэ?
TensorFlow нь гүнзгий суралцах загваруудыг хэрэгжүүлэхэд өргөн хэрэглэгддэг хүчирхэг нээлттэй эхийн номын сан бөгөөд дүрс ангилах даалгаврын хувьд эвхэгддэг мэдрэлийн сүлжээ (CNN) юм. CNN нь объектыг таних, дүрсийг сегментчлэх, нүүр царайг таних гэх мэт төрөл бүрийн компьютерийн харааны хэрэглээнд гайхалтай амжилт үзүүлжээ. Энэ хариултанд бид TensorFlow-ийг хэрэгжүүлэхийн тулд хэрхэн ашиглаж болохыг судлах болно
Хувиралт мэдрэлийн сүлжээний (CNN) гол бүрэлдэхүүн хэсгүүд болон тэдгээрийн дүрсийг таних даалгаварт гүйцэтгэх үүрэг юу вэ?
Convolutional Neural Network (CNN) нь дүрс таних даалгавруудад өргөн хэрэглэгддэг гүнзгий суралцах загварын нэг төрөл юм. Энэ нь харааны өгөгдлийг үр дүнтэй боловсруулж, дүн шинжилгээ хийхэд тусгайлан зориулагдсан бөгөөд үүнийг компьютерийн харааны програмуудад хүчирхэг хэрэгсэл болгодог. Энэ хариултанд бид CNN-ийн гол бүрэлдэхүүн хэсгүүд болон тэдгээрийн талаар ярилцах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow дахь хувьслын мэдрэлийн сүлжээ, TensorFlow бүхий хувьсал мэдрэлийн сүлжээ, Шалгалтын тойм
Convolutional Neural Network (CNN)-ийн үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд юу вэ, тэдгээр нь дүрсийг танихад хэрхэн хувь нэмэр оруулдаг вэ?
Convolutional Neural Network (CNN) нь дүрс таних ажилд онцгой үр дүнтэй байдаг хиймэл мэдрэлийн сүлжээний нэг төрөл юм. Энэ нь харилцан уялдаатай нейронуудын олон давхаргыг ашиглан хүний тархины харааны боловсруулалтын чадварыг дуурайх зорилготой юм. Энэ хариултанд бид CNN-ийн үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд болон тэдгээрийг хэрхэн яаж авч үзэх болно