Ang pagkuha ng tampok ay isang mahalagang hakbang sa proseso ng convolutional neural network (CNN) na inilapat sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Sa mga CNN, ang proseso ng pagkuha ng tampok ay nagsasangkot ng pagkuha ng mga makabuluhang tampok mula sa mga imahe ng input upang mapadali ang tumpak na pag-uuri. Ang prosesong ito ay mahalaga dahil ang mga hilaw na halaga ng pixel mula sa mga larawan ay hindi direktang angkop para sa mga gawain sa pag-uuri. Sa pamamagitan ng pag-extract ng mga nauugnay na feature, matututunan ng mga CNN na kilalanin ang mga pattern at hugis sa loob ng mga larawan, na nagbibigay-daan sa kanila na makilala ang iba't ibang klase ng mga bagay o entity.
Ang proseso ng pagkuha ng tampok sa mga CNN ay karaniwang nagsasangkot ng paggamit ng mga convolutional layer. Ang mga layer na ito ay naglalapat ng mga filter, na kilala rin bilang mga kernel, sa input na imahe. Ang bawat filter ay nag-i-scan sa kabuuan ng input na imahe, nagsasagawa ng element-wise na multiplikasyon at mga operasyon ng pagsusuma upang makabuo ng isang tampok na mapa. Ang mga feature na mapa ay kumukuha ng mga partikular na pattern o feature na nasa input image, gaya ng mga gilid, texture, o hugis. Ang paggamit ng maraming filter sa convolutional layer ay nagbibigay-daan sa mga CNN na kumuha ng magkakaibang hanay ng mga feature sa iba't ibang spatial hierarchies.
Pagkatapos ng convolutional layer, kadalasang kasama sa mga CNN ang mga activation function tulad ng ReLU (Rectified Linear Unit) upang ipasok ang non-linearity sa modelo. Ang mga non-linear activation function ay mahalaga para ma-enable ang mga CNN na matuto ng mga kumplikadong relasyon at pattern sa loob ng data. Ang mga pooling layer, gaya ng max pooling o average na pooling, ay karaniwang inilalapat upang bawasan ang mga spatial na dimensyon ng mga feature na mapa habang pinapanatili ang pinakanauugnay na impormasyon. Ang pagsasama-sama ay nakakatulong sa paggawa ng network na mas matatag sa mga variation sa input na mga imahe at binabawasan ang computational complexity.
Kasunod ng convolutional at pooling na mga layer, ang mga na-extract na feature ay na-flatten sa isang vector at dumaan sa isa o higit pang ganap na konektadong mga layer. Ang mga layer na ito ay nagsisilbing mga classifier, na natututong imapa ang mga nakuhang feature sa kaukulang mga klase ng output. Ang huling ganap na konektadong layer ay karaniwang gumagamit ng softmax activation function upang makabuo ng mga probabilidad ng klase para sa mga gawain sa pag-uuri ng maraming klase.
Upang ilarawan ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang CNN para sa pagkilala ng imahe, isaalang-alang ang halimbawa ng pag-uuri ng mga imahe ng damit. Sa sitwasyong ito, matututunan ng CNN na i-extract ang mga feature tulad ng mga texture, kulay, at pattern na natatangi sa iba't ibang uri ng mga item sa pananamit, gaya ng sapatos, kamiseta, o pantalon. Sa pamamagitan ng pagpoproseso ng malaking dataset ng mga larawang may label na damit, paulit-ulit na isinasaayos ng CNN ang mga filter at timbang nito upang tumpak na matukoy at ma-classify ang mga natatanging feature na ito, sa huli ay magbibigay-daan ito upang makagawa ng mga hula sa mga hindi nakikitang larawan na may mataas na katumpakan.
Ang feature extraction ay isang pangunahing bahagi ng CNNs para sa pagkilala ng imahe, na nagbibigay-daan sa modelo na matuto at magkaiba sa pagitan ng mga nauugnay na pattern at feature sa loob ng mga input na larawan. Sa pamamagitan ng paggamit ng convolutional layers, activation functions, pooling layers, at fully connected layers, ang CNNs ay epektibong makakapag-extract at makakagamit ng mga makabuluhang feature upang maisagawa ang mga tumpak na gawain sa pag-uuri.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
- Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
- Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
- Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
- Ano ang TOCO?
- Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
- Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
- Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
- Maaari bang gamitin ang Neural Structured Learning sa data kung saan walang natural na graph?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals