ปรับใช้เครือข่ายเชิงวิวัฒนาการไปยังภาพ

Convolutional Networks (CNN) เป็นรูปแบบของรุ่นการเรียนรู้แบบลึกที่ใช้อย่างแพร่หลายสําหรับงานจดจําภาพ บทความนี้ถูกออกแบบมาให้เรียนรู้การเพิ่มความสามารถเชิงภูมิศาสตร์จากภาพนําเข้า บทความนี้จะให้วิธีการทําขั้นตอนการนํา CNN สําหรับเพิ่มปัญหาการจดจําภาพ

การ เข้าใจ ปัญหา

การ จัด ลําดับ ขั้น ตอน แรก หมาย ถึง การ กําหนด งาน รับ ใช้ ที่ เป็น ภาพ ให้ ชัดเจน นี่ หมาย รวม ถึง การ เข้าใจ ชนิด ของ ภาพ, การ จัด ประเภท และ ความ ถูก ต้อง แม่นยํา ตาม ที่ ต้องการ.

กําลังเตรียมข้อมูล

การ เตรียม ข้อมูล เกี่ยว ข้อง กับ การ เก็บ ข้อมูล ชุด ข้อมูล ที่ ติด ป้าย ไว้, การ ปรับ ปรุง รูป ภาพ ให้ มี ขนาด เสมอ ต้น เสมอ ปลาย, และ การ ปรับ ค่า พิกเซล ให้ ปกติ.

การ ออก แบบ แบบ สถาปัตยกรรม ของ CNN

สถาปัตยกรรม มี ชั้น กรวย สังเคราะห์ ชั้น ชั้น ต่าง ๆ ชั้น ชั้น ต่าง ๆ และ ชั้น ชั้น ต่าง ๆ ที่ เชื่อม ต่อ กัน อย่าง สมบูรณ์ แบบ

การ ฝึก อบรม และ การ ปรับ ปรุง

รุ่นนี้ถูกฝึกโดยใช้ข้อมูลที่ถูกป้ายไว้ โดยปรับฟังก์ชันการสูญเสียให้เหมาะสมที่สุด ด้วยอัลกอริทึมเช่น อดัม หรือ เอสจีดี ข้อมูลการตรวจสอบนี้ช่วยปรับความเข้มของความสูง และป้องกันการทับซ้อนได้

การ ว่าง งาน และ การ ปรับ ปรุง

การ ตรวจ สอบ อย่าง ต่อ เนื่อง และ การ รวบ รวม ข้อมูล ใหม่ ๆ ทํา ให้ สามารถ ฝึกฝน และ ปรับ ปรุง ตัว อย่าง ดี ขึ้น ได้ ต่อ ไป โดย ปรับ ปรุง ให้ ถูก ต้อง แม่นยํา ขึ้น ตลอด เวลา.