L'extracció de característiques és un pas crucial en el procés de la xarxa neuronal convolucional (CNN) aplicat a les tasques de reconeixement d'imatges. A les CNN, el procés d'extracció de característiques implica l'extracció de característiques significatives de les imatges d'entrada per facilitar una classificació precisa. Aquest procés és essencial, ja que els valors de píxels en brut de les imatges no són directament adequats per a les tasques de classificació. En extreure característiques rellevants, les CNN poden aprendre a reconèixer patrons i formes dins de les imatges, cosa que els permet diferenciar entre diferents classes d'objectes o entitats.
El procés d'extracció de característiques a les CNN normalment implica l'ús de capes convolucionals. Aquestes capes apliquen filtres, també coneguts com a nuclis, a la imatge d'entrada. Cada filtre escaneja la imatge d'entrada, realitzant operacions de multiplicació i suma per elements per produir un mapa de característiques. Els mapes de característiques capturen patrons específics o característiques presents a la imatge d'entrada, com ara vores, textures o formes. L'ús de múltiples filtres en capes convolucionals permet a les CNN extreure un conjunt divers de característiques en diferents jerarquies espacials.
Després de les capes convolucionals, les CNN sovint inclouen funcions d'activació com ReLU (Unitat lineal rectificada) per introduir la no linealitat al model. Les funcions d'activació no lineals són crucials per permetre que les CNN aprenguin relacions i patrons complexos dins de les dades. Les capes d'agrupació, com ara l'agrupació màxima o la agrupació mitjana, s'apliquen normalment per reduir les dimensions espacials dels mapes de característiques alhora que es conserven la informació més rellevant. L'agrupació ajuda a fer que la xarxa sigui més robusta a les variacions de les imatges d'entrada i redueix la complexitat computacional.
Després de les capes convolucionals i d'agrupació, les característiques extretes s'aplanen en un vector i es passen per una o més capes completament connectades. Aquestes capes serveixen com a classificadors, aprenent a mapar les característiques extretes a les classes de sortida corresponents. La capa final completament connectada normalment utilitza una funció d'activació softmax per generar probabilitats de classe per a tasques de classificació multiclasse.
Per il·lustrar el procés d'extracció de característiques en una CNN per al reconeixement d'imatges, considereu l'exemple de classificació d'imatges de roba. En aquest escenari, la CNN aprendria a extreure característiques com textures, colors i patrons únics per a diferents tipus d'articles de roba, com ara sabates, camises o pantalons. Mitjançant el processament d'un gran conjunt de dades d'imatges de roba etiquetades, la CNN ajustaria iterativament els seus filtres i pesos per identificar i classificar amb precisió aquestes característiques distintives, cosa que li permetria fer prediccions sobre imatges no vistes amb gran precisió.
L'extracció de característiques és un component fonamental de les CNN per al reconeixement d'imatges, permetent que el model aprengui i diferenciï entre patrons i característiques rellevants dins de les imatges d'entrada. Mitjançant l'ús de capes convolucionals, funcions d'activació, capes d'agrupació i capes completament connectades, les CNN poden extreure i aprofitar eficaçment funcions significatives per realitzar tasques de classificació precises.
Altres preguntes i respostes recents sobre Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF:
- Com es pot utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per a una trama de representació de paraules com a vectors?
- Quin és l'objectiu de la agrupació màxima en una CNN?
- És necessari utilitzar una funció d'aprenentatge asíncrona per als models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js?
- Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Es pot utilitzar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents?
- Què és TOCO?
- Quina relació hi ha entre diverses èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció a partir de l'execució del model?
- L'API de pack neighbors a Neural Structured Learning de TensorFlow produeix un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals?
- Què és l'API pack neighbors en Neural Structured Learning de TensorFlow?
- Es pot utilitzar l'aprenentatge estructurat neuronal amb dades per a les quals no hi ha un gràfic natural?
Vegeu més preguntes i respostes a EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals