Ang arkitektura ng isang Convolutional Neural Network (CNN) sa PyTorch ay tumutukoy sa disenyo at pagsasaayos ng iba't ibang bahagi nito, tulad ng mga convolutional layer, pooling layer, ganap na konektadong mga layer, at activation function. Tinutukoy ng arkitektura kung paano pinoproseso at binabago ng network ang data ng input upang makagawa ng mga makabuluhang output. Sa sagot na ito, magbibigay kami ng detalyado at komprehensibong paliwanag ng arkitektura ng isang CNN sa PyTorch, na tumutuon sa mga pangunahing bahagi nito at sa kanilang mga pag-andar.
Ang isang CNN ay karaniwang binubuo ng maraming mga layer na nakaayos sa isang sequential na paraan. Ang unang layer ay karaniwang isang convolutional layer, na gumaganap ng pangunahing operasyon ng convolution sa input data. Kasama sa convolution ang paglalapat ng isang hanay ng mga natututunang filter (kilala rin bilang mga kernel) sa input data upang kunin ang mga feature. Ang bawat filter ay gumaganap ng isang tuldok na produkto sa pagitan ng mga timbang nito at isang lokal na receptive field ng input, na gumagawa ng isang tampok na mapa. Ang mga feature na mapa na ito ay kumukuha ng iba't ibang aspeto ng input data, gaya ng mga gilid, texture, o pattern.
Kasunod ng convolutional layer, ang isang non-linear activation function ay inilalapat sa mga feature na mapa. Ipinakilala nito ang hindi linearity sa network, na nagbibigay-daan dito upang matutunan ang mga kumplikadong relasyon sa pagitan ng input at output. Kasama sa mga karaniwang activation function na ginagamit sa mga CNN ang ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoid, at tanh. Ang ReLU ay malawakang ginagamit dahil sa pagiging simple at pagiging epektibo nito sa pagpapagaan ng nawawalang problema sa gradient.
Pagkatapos ng activation function, ang isang pooling layer ay kadalasang ginagamit upang bawasan ang spatial na sukat ng mga feature na mapa habang pinapanatili ang mahahalagang feature. Ang mga pagpapatakbo ng pooling, tulad ng max pooling o average na pooling, ay naghahati sa mga feature na mapa sa mga hindi magkakapatong na rehiyon at pinagsama-sama ang mga halaga sa loob ng bawat rehiyon. Binabawasan ng operasyong ito ng downsampling ang computational complexity ng network at ginagawa itong mas matatag sa mga variation sa input.
Ang convolutional, activation, at pooling na mga layer ay karaniwang inuulit nang maraming beses upang kunin ang mas abstract at mataas na antas na mga feature mula sa input data. Ito ay nakakamit sa pamamagitan ng pagtaas ng bilang ng mga filter sa bawat convolutional layer o pag-stack ng maraming convolutional layer nang magkasama. Ang lalim ng network ay nagbibigay-daan dito upang matuto ng mga hierarchical na representasyon ng input, na kumukuha ng parehong mababang antas at mataas na antas na mga tampok.
Kapag kumpleto na ang proseso ng pag-extract ng feature, i-flatten ang output sa isang 1D vector at ipapasa sa isa o higit pang ganap na konektadong mga layer. Ikinonekta ng mga layer na ito ang bawat neuron sa isang layer sa bawat neuron sa susunod na layer, na nagbibigay-daan para sa mga kumplikadong relasyon na matutunan. Ang mga ganap na konektadong layer ay karaniwang ginagamit sa mga huling layer ng network upang imapa ang mga natutunang feature sa nais na output, tulad ng mga probabilidad ng klase sa mga gawain sa pag-uuri ng imahe.
Upang mapabuti ang pagganap at generalization ng network, maaaring ilapat ang iba't ibang mga diskarte. Maaaring gamitin ang mga diskarte sa regularization, gaya ng dropout o batch normalization, para maiwasan ang overfitting at pagbutihin ang kakayahan ng network na mag-generalize sa hindi nakikitang data. Ang dropout ay random na nagtatakda ng isang bahagi ng mga neuron sa zero sa panahon ng pagsasanay, na pinipilit ang network na matuto ng mga redundant na representasyon. Ang batch normalization ay nag-normalize ng mga input sa bawat layer, na binabawasan ang internal covariate shift at pinapabilis ang proseso ng pagsasanay.
Ang arkitektura ng isang CNN sa PyTorch ay sumasaklaw sa pag-aayos at disenyo ng mga bahagi nito, kabilang ang mga convolutional layer, activation function, pooling layer, at ganap na konektadong mga layer. Ang mga bahaging ito ay nagtutulungan upang kunin at matutunan ang mga makabuluhang feature mula sa input data, na nagbibigay-daan sa network na gumawa ng mga tumpak na hula o pag-uuri. Sa pamamagitan ng maingat na pagdidisenyo ng arkitektura at pagsasama ng mga diskarte tulad ng regularization, ang pagganap at generalization ng network ay maaaring mapabuti.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Convolution neural network (CNN):
- Ano ang pinakamalaking convolutional neural network na ginawa?
- Ano ang mga channel ng output?
- Ano ang kahulugan ng bilang ng mga Channel ng input (ang 1st parameter ng nn.Conv2d)?
- Ano ang ilang karaniwang pamamaraan para sa pagpapabuti ng pagganap ng isang CNN sa panahon ng pagsasanay?
- Ano ang kahalagahan ng laki ng batch sa pagsasanay ng isang CNN? Paano ito nakakaapekto sa proseso ng pagsasanay?
- Bakit mahalagang hatiin ang data sa mga set ng pagsasanay at pagpapatunay? Gaano karaming data ang karaniwang inilalaan para sa pagpapatunay?
- Paano namin inihahanda ang data ng pagsasanay para sa isang CNN? Ipaliwanag ang mga hakbang na kasangkot.
- Ano ang layunin ng optimizer at loss function sa pagsasanay ng convolutional neural network (CNN)?
- Bakit mahalagang subaybayan ang hugis ng data ng input sa iba't ibang yugto sa panahon ng pagsasanay sa isang CNN?
- Maaari bang gamitin ang mga convolutional layer para sa data maliban sa mga larawan? Magbigay ng halimbawa.
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Convolution neural network (CNN)