Макс нэгтгэх нь Convolutional Neural Networks (CNN)-ийн чухал үйл ажиллагаа бөгөөд шинж чанарыг задлах, хэмжээсийг багасгахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Зургийн ангиллын даалгаврын хүрээнд функцийн газрын зургийг багасгахын тулд эргэлтийн давхаргын дараа хамгийн их нэгтгэх аргыг ашигладаг бөгөөд энэ нь тооцооллын төвөгтэй байдлыг багасгахын зэрэгцээ чухал шинж чанаруудыг хадгалахад тусалдаг.
Макс нэгтгэх гол зорилго нь орчуулгын өөрчлөгдөөгүй байдлыг хангах, CNN-ийн хэт тохируулгыг хянах явдал юм. Орчуулгын инвариант гэдэг нь тухайн зураг дээрх байрлалаас үл хамааран ижил хэв маягийг таних сүлжээний чадварыг хэлнэ. Тодорхой цонхонд (ихэвчлэн 2 × 2 эсвэл 3 × 3) хамгийн их утгыг сонгосноор хамгийн их нөөцлөлт нь функц бага зэрэг өөрчлөгдсөн байсан ч сүлжээ үүнийг илрүүлэх боломжтой болгодог. Энэ шинж чанар нь янз бүрийн зураг дээр объектын байрлал өөр байж болох объектыг таних гэх мэт ажлуудад маш чухал юм.
Түүнчлэн, хамгийн их нэгтгэх нь онцлог газрын зургийн орон зайн хэмжээсийг багасгахад тусалдаг бөгөөд энэ нь параметрийн тоо болон дараагийн давхаргын тооцооллын ачааллыг бууруулахад хүргэдэг. Хэмжээг багасгах нь ашигтай байдаг, учир нь энэ нь зохицуулалтын хэлбэрийг бий болгосноор хэт тохируулахаас сэргийлдэг. Загвар нь сургалтын өгөгдлийн нарийн ширийн зүйл болон дуу чимээг олж мэдсэн тохиолдолд үл үзэгдэх өгөгдөл дээрх загварын гүйцэтгэлд сөргөөр нөлөөлнө. Макс нэгтгэх нь хамгийн чухал шинж чанарууд дээр анхаарлаа төвлөрүүлснээр сурсан дүрслэлийг хялбарчлахад тусалдаг бөгөөд ингэснээр загварын ерөнхий чадварыг сайжруулдаг.
Цаашилбал, хамгийн их нэгтгэх нь оролтын өгөгдлийн жижиг өөрчлөлт эсвэл гажуудал хүртэл сүлжээний бат бөх байдлыг сайжруулдаг. Орон нутгийн бүс бүрт хамгийн их утгыг сонгосноор нэгтгэх үйл ажиллагаа нь бага зэргийн хэлбэлзэл эсвэл дуу чимээг арилгахын зэрэгцээ хамгийн тод шинж чанаруудыг хадгалдаг. Энэ шинж чанар нь сүлжээг томруулах, эргүүлэх, эсвэл оролтын зургийн жижиг гажуудал зэрэг өөрчлөлтөд илүү тэсвэртэй болгож, улмаар түүний ерөнхий гүйцэтгэл, найдвартай байдлыг сайжруулдаг.
Макс нэгтгэх тухай ойлголтыг харуулахын тулд CNN гар бичмэл цифрүүдийн зургийг ангилах үүрэг хүлээсэн таамаглалын хувилбарыг авч үзье. Хувирсан давхаргууд нь ирмэг, булан, бүтэц гэх мэт янз бүрийн шинж чанаруудыг гаргаж авсны дараа функцын газрын зургийг доошлуулахын тулд хамгийн их нэгтгэлийг ашигладаг. Цонх бүрт хамгийн их утгыг сонгосноор сүлжээ нь чухал ач холбогдол багатай мэдээллийг хаяхын зэрэгцээ хамгийн хамааралтай функцууд дээр анхаарлаа төвлөрүүлдэг. Энэ процесс нь тооцооллын ачааллыг бууруулаад зогсохгүй оролтын зургийн үндсэн шинж чанарыг олж авах замаар сүлжээний үл үзэгдэх цифрүүдийг нэгтгэх чадварыг сайжруулдаг.
Макс нэгтгэх нь CNN-д орчуулгын өөрчлөлтгүй байдлыг хангаж, хэт тохируулгыг хянаж, тооцооллын төвөгтэй байдлыг багасгаж, оролтын өгөгдлийн өөрчлөлтөд сүлжээний бат бөх чанарыг сайжруулдаг чухал үйл ажиллагаа юм. Онцлогын газрын зургийг багасгаж, хамгийн чухал шинж чанаруудыг хадгалах замаар хамгийн их нэгтгэх нь компьютерийн харааны янз бүрийн ажлуудад эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээнүүдийн гүйцэтгэл, үр ашгийг дээшлүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
- Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтыг байгалийн график байхгүй өгөгдөлд ашиглаж болох уу?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү