בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בתחום הלמידה העמוקה, רשתות סיווג עצביות הן כלי יסוד למשימות כמו זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית ועוד. כאשר דנים בפלט של רשת עצבית סיווג, חשוב להבין את הרעיון של התפלגות הסתברות בין מחלקות. האמירה ש"עבור רשת נוירונים מיון, התוצאה צריכה להיות התפלגות הסתברות בין מחלקות" אכן נכונה.
במשימת סיווג, רשת עצבית מתוכננת להקצות נקודות נתוני קלט לקטגוריות או מחלקות ספציפיות. הרשת מעבדת את נתוני הקלט באמצעות שכבות מרובות של נוירונים מחוברים, כל שכבה מיישמת סט של טרנספורמציות על נתוני הקלט. השכבה הסופית של הרשת העצבית מורכבת בדרך כלל מצמתים התואמים למחלקות השונות במשימת הסיווג.
במהלך שלב האימון של הרשת העצבית, המודל לומד להתאים את הפרמטרים שלו כדי למזער את ההבדל בין הפלט החזוי לבין התוויות בפועל של נתוני האימון. תהליך זה כרוך באופטימיזציה של פונקציית הפסד, המכמתת את הפער בין הסתברויות המחלקות החזויות לבין תוויות המחלקות האמיתיות. על ידי עדכון איטרטיבי של הפרמטרים של הרשת באמצעות שיטות כמו התפשטות לאחור וירידה בשיפוע, המודל משפר בהדרגה את יכולתו לבצע תחזיות מדויקות.
הפלט של רשת עצבית סיווג מיוצג לעתים קרובות כהתפלגות הסתברות על פני המחלקות. המשמעות היא שלכל נקודת נתוני קלט, הרשת מייצרת קבוצה של הסתברויות מחלקה, המציינת את הסבירות שהקלט שייך לכל מחלקה. ההסתברויות מנורמלות בדרך כלל לסיכום אחד, ומבטיחות שהן מייצגות התפלגות הסתברות תקפה.
לדוגמה, במשימת סיווג בינארי פשוטה שבה המחלקות הן "חתול" ו"כלב", הפלט של הרשת העצבית יכולה להיות [0.8, 0.2], מה שמצביע על כך שהמודל בטוח ב-80% שהקלט הוא חתול 20% בטוחים שזה כלב. בתרחיש סיווג רב-מחלקות עם מחלקות כגון "מכונית", "אוטובוס" ו"אופניים", הפלט עשוי להיראות כמו [0.6, 0.3, 0.1], המציג את ההסתברויות של המודל עבור כל מחלקה.
פלט הסתברותי זה בעל ערך מכמה סיבות. ראשית, הוא מספק מדד לאמון המודל בתחזיותיו, ומאפשר למשתמשים להעריך את מהימנות תוצאות הסיווג. בנוסף, ניתן להשתמש בהתפלגות ההסתברות כדי לקבל החלטות על סמך אי הוודאות של המודל, למשל, על ידי קביעת סף לקבלת תחזיות או על ידי שימוש בטכניקות כמו softmax כדי להמיר את התפוקות הגולמיות להסתברויות.
ההצהרה ש"עבור רשת עצבית סיווג, התוצאה צריכה להיות התפלגות הסתברות בין מחלקות" לוכדת במדויק היבט בסיסי של אופן הפעולה של רשתות עצביות סיווג. על ידי הפקת התפלגות הסתברות על מחלקות, רשתות אלו מאפשרות תחזיות ניואנסיות ואינפורמטיביות יותר שהן חיוניות עבור מגוון רחב של יישומים בעולם האמיתי.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/DLPP למידה עמוקה עם Python ו- PyTorch:
- אם רוצים לזהות תמונות צבעוניות ברשת עצבית קונבולוציונית, האם צריך להוסיף מימד נוסף מזיהוי מחדש של תמונות בקנה מידה אפור?
- האם פונקציית ההפעלה יכולה להיחשב כמחקה נוירון במוח עם ירי או לא?
- האם ניתן להשוות את PyTorch ל-NumPy הפועל על GPU עם כמה פונקציות נוספות?
- האם אובדן מחוץ לדגימה הוא אובדן אימות?
- האם צריך להשתמש בלוח טנזור לניתוח מעשי של מודל רשת עצבית בהפעלת PyTorch או שמספיק matplotlib?
- האם ניתן להשוות את PyTorch ל-NumPy הפועל על GPU עם כמה פונקציות נוספות?
- האם הפעלת מודל רשת עצבית למידה עמוקה על מספר GPUs ב- PyTorch הוא תהליך פשוט מאוד?
- האם ניתן להשוות רשת עצבית רגילה לפונקציה של כמעט 30 מיליארד משתנים?
- מהי הרשת העצבית הקונבולוציונית הגדולה ביותר שנוצרה?
- אם הקלט הוא רשימת מערכי numpy המאחסנים מפת חום שהיא הפלט של ViTPose והצורה של כל קובץ numpy היא [1, 17, 64, 48] התואמת ל-17 נקודות מפתח בגוף, באיזה אלגוריתם ניתן להשתמש?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/DLPP למידה עמוקה עם Python ו- PyTorch