Table of Contents
شبکه های عصبی کانولو (CNNs) یک کلاس از مدل های یادگیری عمیق هستند که عمدتا برای طبقه بندی تصویر استفاده می شوند.آنها به طور خودکار طراحی شده اند و به طور سازگار سلسله مراتب فضایی از ویژگی های تصاویر ورودی را یاد می گیرند و آنها را برای وظایف تشخیص بصری بسیار موثر می کند.
پایه های شبکه های عصبی کانولو
سی ان شامل لایه های متعدد، از جمله لایه های همجوش، لایه های استخر و لایه های کاملا متصل است. لایه های کانولوی فیلترها را برای استخراج ویژگی هایی مانند لبه ها، بافت ها و شکل ها اعمال می کنند. لایه های استخر ابعاد فضایی را کاهش می دهند و به کاهش بار محاسباتی و کنترل بر قابلیت.
استفاده از سی ان برای طبقه بندی تصویر
برای استفاده از سی ان برای طبقه بندی تصویر، تصاویر برای اولین بار پردازش و تغذیه شده به شبکه هستند.این مدل یاد می گیرد که الگوهای و ویژگی های مربوط به کلاس های خاص را در طول آموزش تشخیص دهد.سی می تواند تصاویر جدید را بر اساس ویژگی های آموخته شده طبقه بندی کند.
تکنیک های کلیدی و بهترین روش ها
کاربرد موثر سی ان شامل تکنیک هایی مانند تقویت داده، خروج و انتقال یادگیری داده ها است.افزایش داده ها تنوع داده ها را افزایش می دهد، خروج از آن از بیش از حد جلوگیری می کند و انتقال اهرم های یادگیری پیش آموزش دیده برای بهبود عملکرد در داده های محدود.
- افزایش داده ها
- حذف منظم
- انتقال یادگیری
- Hyperparameter
- ارزیابی مدل