கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கிற்கான (CNN) பயிற்சித் தரவைத் தயாரிப்பது, உகந்த மாதிரி செயல்திறன் மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகளை உறுதிப்படுத்த பல முக்கியமான படிகளை உள்ளடக்கியது. பயிற்சித் தரவின் தரம் மற்றும் அளவு ஆகியவை CNN-ன் முறைகளை திறம்பட கற்றுக்கொள்வதற்கும் பொதுமைப்படுத்துவதற்கும் பெரிதும் செல்வாக்கு செலுத்துவதால் இந்த செயல்முறை முக்கியமானது. இந்த பதிலில், CNNக்கான பயிற்சி தரவை தயாரிப்பதில் உள்ள படிகளை ஆராய்வோம்.
1. தரவு சேகரிப்பு:
பயிற்சி தரவை தயாரிப்பதில் முதல் படி, மாறுபட்ட மற்றும் பிரதிநிதித்துவ தரவுத்தொகுப்பை சேகரிப்பதாகும். இது CNN பயிற்சியளிக்கப்படும் வகுப்புகள் அல்லது வகைகளின் முழு வரம்பையும் உள்ளடக்கிய படங்கள் அல்லது பிற தொடர்புடைய தரவுகளை சேகரிப்பதை உள்ளடக்குகிறது. தரவுத்தொகுப்பு சமநிலையில் இருப்பதை உறுதி செய்வது முக்கியம், அதாவது ஒவ்வொரு வகுப்பினருக்கும் ஒரே மாதிரியான மாதிரிகள் உள்ளன.
2. தரவு முன் செயலாக்கம்:
தரவுத்தொகுப்பு சேகரிக்கப்பட்டவுடன், தரவைத் தரப்படுத்தவும் இயல்பாக்கவும் தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது அவசியம். CNNன் கற்றல் செயல்முறைக்கு இடையூறாக இருக்கும் தரவுகளில் ஏதேனும் முரண்பாடுகள் அல்லது மாறுபாடுகளை அகற்ற இந்தப் படி உதவுகிறது. பொதுவான முன்செயலாக்க நுட்பங்களில், படங்களை சீரான அளவிற்கு மாற்றுதல், படங்களை பொதுவான வண்ண இடமாக மாற்றுதல் (எ.கா., RGB) மற்றும் பிக்சல் மதிப்புகளை ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பிற்கு இயல்பாக்குதல் (எ.கா, [0, 1]) ஆகியவை அடங்கும்.
3. தரவு பெருக்கம்:
தரவு பெருக்குதல் என்பது, தற்போதுள்ள தரவுகளுக்கு பல்வேறு மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பின் அளவை செயற்கையாக அதிகரிக்கப் பயன்படும் ஒரு நுட்பமாகும். இந்த படி கூடுதல் மாறுபாடுகளை அறிமுகப்படுத்தவும், அதிகப்படியான பொருத்தத்தை குறைக்கவும் உதவுகிறது. தரவு பெருக்குதல் நுட்பங்களின் எடுத்துக்காட்டுகளில் சீரற்ற சுழற்சிகள், மொழிபெயர்ப்புகள், புரட்டல்கள், ஜூம்கள் மற்றும் பிரகாசம் அல்லது மாறுபாடு மாற்றங்கள் ஆகியவை அடங்கும். இந்த மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், அசல் மாதிரிகளிலிருந்து சற்று வித்தியாசமான புதிய பயிற்சி மாதிரிகளை உருவாக்கலாம், அதன் மூலம் தரவுத்தொகுப்பின் பன்முகத்தன்மையை அதிகரிக்கும்.
4. தரவு பிரித்தல்:
பயிற்சியளிக்கப்பட்ட CNN இன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும், அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுப்பதற்கும், தரவுத்தொகுப்பை மூன்று துணைக்குழுக்களாகப் பிரிக்க வேண்டும்: பயிற்சித் தொகுப்பு, சரிபார்ப்புத் தொகுப்பு மற்றும் சோதனைத் தொகுப்பு. பயிற்சித் தொகுப்பு CNN க்குப் பயிற்சியளிக்கப் பயன்படுகிறது, சரிபார்ப்புத் தொகுப்பு ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களை மாற்றியமைக்கவும் பயிற்சியின் போது மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட CNN இன் இறுதி செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு சோதனைத் தொகுப்பு பயன்படுத்தப்படுகிறது. பரிந்துரைக்கப்பட்ட பிளவு விகிதம் பொதுவாக பயிற்சிக்கு 70-80%, சரிபார்ப்புக்கு 10-15% மற்றும் சோதனைக்கு 10-15% ஆகும்.
5. தரவு ஏற்றுதல்:
தரவுத்தொகுப்பு பிரிக்கப்பட்ட பிறகு, தரவை திறமையாக நினைவகத்தில் ஏற்றுவது அவசியம். இந்த படியானது தரவு ஏற்றிகள் அல்லது ஜெனரேட்டர்களை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது, அவை தரவை திறமையாக ஏற்றவும் மற்றும் முன்கூட்டியே செயலாக்கவும் முடியும். தொகுப்பு ஏற்றுதல் இணை செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது, இது பயிற்சி செயல்முறையை விரைவுபடுத்துகிறது மற்றும் நினைவக தேவைகளை குறைக்கிறது. கூடுதலாக, ஒவ்வொரு பயிற்சியின் போதும் CNN பலதரப்பட்ட மாதிரிகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது என்பதை உறுதிப்படுத்த, தரவு ஏற்றிகள் தரவை மாற்றுவது போன்ற கூடுதல் முன்செயலாக்கப் படிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
6. தரவு சமநிலை (விரும்பினால்):
சில சந்தர்ப்பங்களில், தரவுத்தொகுப்பு சமநிலையற்றதாக இருக்கலாம், அதாவது சில வகுப்புகள் மற்றவர்களுடன் ஒப்பிடும்போது கணிசமாக குறைவான மாதிரிகளைக் கொண்டுள்ளன. இது பக்கச்சார்பான கணிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும், அங்கு CNN பெரும்பான்மை வர்க்கத்திற்கு சாதகமாக இருக்கும். இந்தச் சிக்கலைத் தீர்க்க, சிறுபான்மை வகுப்பினரை மிகைப்படுத்துதல் அல்லது பெரும்பான்மை வகுப்பினரைக் குறைத்து மதிப்பிடுதல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி தரவுத்தொகுப்பைச் சமப்படுத்தலாம். மற்றொரு அணுகுமுறை பயிற்சியின் போது வகுப்பு எடைகளைப் பயன்படுத்துவது, குறைந்த பிரதிநிதித்துவ வகுப்புகளுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் அளிக்கிறது.
7. தரவு இயல்பாக்கம்:
உள்ளீட்டுத் தரவு பூஜ்ஜிய சராசரி மற்றும் அலகு மாறுபாட்டைக் கொண்டிருப்பதை உறுதிசெய்வதற்கான ஒரு முக்கியமான படிநிலை இயல்பாக்கம் ஆகும். இந்த செயல்முறை பயிற்சி செயல்முறையை உறுதிப்படுத்த உதவுகிறது மற்றும் CNN உள்ளூர் மினிமாவில் சிக்கிவிடாமல் தடுக்கிறது. பொதுவான இயல்பாக்குதல் நுட்பங்களில் சராசரியைக் கழித்தல் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பின் நிலையான விலகல் மூலம் வகுத்தல் அல்லது ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பிற்கு தரவை அளவிடுதல் (எ.கா., [-1, 1]) ஆகியவை அடங்கும். உள்ளீடுகள் ஒரே வரம்பில் இருப்பதை உறுதிசெய்ய பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தரவு ஆகிய இரண்டிற்கும் இயல்பாக்கம் தொடர்ந்து பயன்படுத்தப்பட வேண்டும்.
CNNக்கான பயிற்சித் தரவைத் தயாரிப்பதில் தரவு சேகரிப்பு, முன் செயலாக்கம், பெருக்குதல், பிரித்தல், ஏற்றுதல் மற்றும் விருப்பமாக சமநிலைப்படுத்துதல் மற்றும் இயல்பாக்குதல் ஆகியவை அடங்கும். CNN ஆனது தரவுகளிலிருந்து திறம்பட கற்றுக்கொள்வதற்கும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் ஒவ்வொரு அடியும் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்தப் படிகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், CNNக்கு பயிற்சி அளிப்பதற்கான வலுவான பயிற்சிக் குழாயை நாம் அமைக்கலாம்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க் (சி.என்.என்):
- உருவாக்கப்பட்ட மிகப்பெரிய கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் எது?
- வெளியீட்டு சேனல்கள் என்ன?
- உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கையின் பொருள் என்ன (nn.Conv1d இன் 2வது அளவுரு)?
- பயிற்சியின் போது CNN இன் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான சில பொதுவான நுட்பங்கள் யாவை?
- சிஎன்என் பயிற்சியில் தொகுதி அளவின் முக்கியத்துவம் என்ன? இது பயிற்சி செயல்முறையை எவ்வாறு பாதிக்கிறது?
- பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தொகுப்புகளாக தரவைப் பிரிப்பது ஏன் முக்கியம்? சரிபார்ப்புக்காக பொதுவாக எவ்வளவு தரவு ஒதுக்கப்படுகிறது?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) பயிற்சியில் ஆப்டிமைசர் மற்றும் இழப்பு செயல்பாட்டின் நோக்கம் என்ன?
- சிஎன்என் பயிற்சியின் போது வெவ்வேறு நிலைகளில் உள்ளீட்டுத் தரவின் வடிவத்தைக் கண்காணிப்பது ஏன் முக்கியம்?
- படங்களைத் தவிர வேறு தரவுகளுக்கு மாற்றும் அடுக்குகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா? ஒரு உதாரணம் கொடுங்கள்.
- CNN இல் உள்ள நேரியல் அடுக்குகளுக்கான சரியான அளவை எவ்வாறு தீர்மானிக்க முடியும்?
கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (CNN) மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க