חילוץ תכונות הוא שלב מכריע בתהליך הרשת העצבית הקונבולוציונית (CNN) המיושם על משימות זיהוי תמונות. ב-CNN, תהליך חילוץ התכונות כולל חילוץ של תכונות משמעותיות מתמונות קלט כדי להקל על סיווג מדויק. תהליך זה חיוני שכן ערכי פיקסלים גולמיים מתמונות אינם מתאימים ישירות למשימות סיווג. על ידי חילוץ תכונות רלוונטיות, CNNs יכולים ללמוד לזהות דפוסים וצורות בתוך תמונות, ולאפשר להם להבדיל בין סוגים שונים של אובייקטים או ישויות.
תהליך חילוץ התכונות ב-CNN כולל בדרך כלל שימוש בשכבות קונבולוציוניות. שכבות אלו מחילות מסננים, הידועים גם בשם גרעינים, על תמונת הקלט. כל מסנן סורק על פני תמונת הקלט, מבצע פעולות כפל וסיכום לפי אלמנט כדי לייצר מפת תכונה. מפות תכונות לוכדות תבניות או תכונות ספציפיות הקיימות בתמונת הקלט, כגון קצוות, מרקמים או צורות. השימוש במספר מסננים בשכבות קונבולוציוניות מאפשר ל-CNN לחלץ קבוצה מגוונת של תכונות בהיררכיות מרחביות שונות.
לאחר השכבות הקונבולוציוניות, CNNs כוללים לעתים קרובות פונקציות הפעלה כמו ReLU (יחידה לינארית מתוקנת) כדי להכניס אי-לינאריות למודל. פונקציות הפעלה לא ליניאריות הן חיוניות כדי לאפשר ל-CNN ללמוד קשרים ודפוסים מורכבים בתוך הנתונים. שכבות איגום, כגון איגום מקסימלי או איגום ממוצע, מיושמות אז בדרך כלל כדי לצמצם את הממדים המרחביים של מפות התכונות תוך שמירה על המידע הרלוונטי ביותר. איגוד מסייע בהפיכת הרשת לחזקה יותר לווריאציות בתמונות קלט ומפחית את המורכבות החישובית.
בעקבות שכבות ההתהפכות והאיגום, התכונות שחולצו משטחות לוקטור ומועברות דרך שכבה אחת או יותר מחוברת במלואה. שכבות אלו משמשות כמסווגות, ולומדות למפות את התכונות שחולצו למחלקות הפלט המתאימות. השכבה הסופית המחוברת במלואה משתמשת בדרך כלל בפונקציית הפעלה של softmax כדי ליצור הסתברויות מחלקות עבור משימות סיווג מרובות מחלקות.
כדי להמחיש את תהליך חילוץ התכונות ב-CNN לזיהוי תמונות, שקול את הדוגמה של סיווג תמונות בגדים. בתרחיש זה, ה-CNN ילמד לחלץ תכונות כמו טקסטורות, צבעים ודפוסים ייחודיים לסוגים שונים של פריטי לבוש, כגון נעליים, חולצות או מכנסיים. על ידי עיבוד מערך נתונים גדול של תמונות לבוש מסווגות, ה-CNN יתאים באופן איטרטיבי את המסננים והמשקלים שלו כדי לזהות ולסווג במדויק את המאפיינים הייחודיים הללו, ובסופו של דבר יאפשר לו לבצע תחזיות על תמונות שלא נראו בדיוק גבוה.
חילוץ תכונות הוא מרכיב בסיסי ב-CNN לזיהוי תמונות, המאפשר למודל ללמוד ולהבדיל בין דפוסים ותכונות רלוונטיות בתוך תמונות קלט. באמצעות שימוש בשכבות קונבולוציוניות, פונקציות הפעלה, שכבות איסוף ושכבות מחוברות במלואן, CNNs יכולים לחלץ ולמנף ביעילות תכונות משמעותיות לביצוע משימות סיווג מדויקות.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow:
- כיצד ניתן להשתמש בשכבת הטבעה כדי להקצות אוטומטית צירים מתאימים לחלקת ייצוג של מילים כווקטורים?
- מהי המטרה של איגוד מקסימלי ב-CNN?
- האם יש צורך להשתמש בפונקציית למידה אסינכרונית עבור מודלים של למידת מכונה הפועלים ב- TensorFlow.js?
- מהו פרמטר מספר המילים המקסימלי של TensorFlow Keras Tokenizer API?
- האם ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר?
- מה זה TOCO?
- מה הקשר בין מספר תקופות במודל למידת מכונה לבין דיוק החיזוי מהפעלת המודל?
- האם ה-API של חבילת השכנים ב-Neural Structured Learning של TensorFlow מייצר מערך אימון מוגבר המבוסס על נתוני גרפים טבעיים?
- מהו ה-Pack neighbors API בלמידה מובנית עצבית של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בלמידה מובנית עצבית עם נתונים שאין עבורם גרף טבעי?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals