|
Muntazamlashtirish (Regularizatsiya)
|
| bet | 14/24 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi RaximovMuntazamlashtirish (Regularizatsiya)
Muntazamlashtirish, modelni haddan tashqari moslashishdan (overfitting) saqlaydigan va umumlashtirish qobiliyatini oshiradigan usuldir. Ushbu usul orqali modelning murakkabligi cheklanadi va ko'proq umumiy xususiyatlarga e'tibor qaratiladi. Yuz ifodasini aniqlashda muntazamlashtirish quyidagi rolni o'ynaydi:
L1 va L2 Muntazamlashtirish: Bu ikki eng mashhur muntazamlashtirish usullari bo'lib, ular modelning vazn parametrlarini jazolash orqali ishlaydi. L1 muntazamlashtirish nolga teng bo'lmagan vaznlarni tanlab, modelni soddalashtiradi (feature selection), L2 esa vaznlarning katta qiymatlarini jazolaydi, shuning uchun modelning ortiqcha moslashuviga yo'l qo'ymaydi.
Dropout: Neiron tarmoqlarida ishlatiladigan usul bo'lib, o'qitish jarayonida tasodifiy tarzda ayrim neironlar o'chiriladi. Bu ham modelning haddan tashqari moslashuvini oldini oladi va umumlashtirish qobiliyatini oshiradi.
Gradientni oshirish va muntazamlashtirishning birgalikdagi ahamiyati
Yuz ifodasini aniqlashda gradientni oshirish va muntazamlashtirish usullarini birgalikda qo'llash quyidagi afzalliklarni beradi:
- Modelning yuqori aniqligi va umumlashtirish qobiliyatini ta'minlash.
- Turli sharoitlarda (masalan, turli yoritish va burchaklarda) modelning ishonchliligi.
- Modelning yangi va ko'rinmagan ma'lumotlar bilan samarali ishlashini ta'minlash.
Bu ikkala usulning to'g'ri qo'llanilishi yuz ifodasini aniqlash modellarini yanada qudratli va samarali qiladi, bu esa turli ilovalarda, jumladan xavfsizlik tizimlari, interaktiv o'yinlar va mijozlar xizmati sohalarida keng qo'llanilishiga olib keladi.
2.1 Neyron tarmoqlardan foydalanib tasvirlarni aniqlash usullari
Neyron tarmoqlari, xususan sun'iy neyron tarmoqlari, tasvirlarni aniqlash sohasida keng qo'llaniladi va bu sohada katta yutuqlarga erishilgan. Tasvirlarni aniqlashda neyron tarmoqlaridan foydalanish, nafaqat ob'ektlarni aniqlashni o'z ichiga oladi, balki ularning kategoriyalarini belgilash, joylashuvini aniqlash va hatto ularning harakatlarini kuzatishni ham o'z ichiga olishi mumkin. Quyida, tasvirlarni aniqlashda qo'llaniladigan asosiy neyron tarmoq modellari va ularning usullari haqida batafsil ma'lumot beriladi.
|
| |
