|
Konvolyutsion neyron tarmoqlarni o'qitishning asosiy afzalligi
|
| bet | 3/6 | | Sana | 06.01.2024 | | Hajmi | 0,64 Mb. | | #131006 |
Bog'liq 02 Davron Ganiev M1 22 Convolutional neural networkKonvolyutsion neyron tarmoqlarni o'qitishning asosiy afzalligi katta hajmdagi ma'lumotlardan o'rganish qobiliyatidir. Bu ularga kompyuterni ko'rish vazifalari uchun aniq modellarni yaratishga yordam beradi. Ushbu jarayonning kamchiliklari o'qitish vaqtini uzaytirishga va uskunaning narxini oshirishga olib keladigan mega-yuqori hisoblash murakkabligi bo'lishi mumkin.
O'qitish usulini tanlash vazifaning xususiyatiga va trening uchun etiketli ma'lumotlarning mavjudligiga bog'liq. Tanlangan usuldan qat'i nazar, to'g'ri parametr sozlamalari va ma'lum bir tarmoq arxitekturasini tanlash yaratilgan modelning sifatini oshirishi mumkin.
2.3. Konvolyutsion neyron tarmoq arxitekturasi
Konvolyutsion neyron tarmoqlarning arxitekturasi ularning tuzilishi va qatlamlar orasidagi o'zaro ta'sir shaklini belgilaydi. Konvolyutsion neyron tarmoqlarda quyidagi arxitekturalar aniqlanadi va qo'llaniladi: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception va boshqalar.
LeNet konvolyutsion neyron tarmoqlarning birinchisidir va kamroq qatlamlarni o'z ichiga oladi, bu esa uni o'qitish va qo'llashda samarali qiladi.
AlexNet ko'proq qatlamlarni o'z ichiga oladi va ImageNet tanlovida ishlatilganidan keyin mashhur bo'ldi.
VGG yanada ko'proq qatlamlarni o'z ichiga oladi va uning printsipi kichik konvolyutsion filtrlardan (3x3) foydalanish bo'lib, buning natijasida aniq natijalar olinadi.
ResNet yoki "qoldiq neyron tarmog'i" chuqur konvolyutsion neyron tarmoqlarda gradient parchalanishining oldini olish uchun qoldiq bloklardan foydalanadi.
Boshqa tomondan, Inception kirish ma'lumotlaridan kengaytirilgan xususiyatlarni olish uchun turli o'lchamdagi konvolyutsion qatlamlarni va filtrlarni birlashtirgan modullardan foydalanadi.
Arxitekturani tanlash muayyan vazifaga va kerakli aniqlikka bog'liq. Arxitekturani tanlashda nafaqat uning aniqligini, balki parametrlar soni va tezligini ham hisobga oling.
|
| |
