PyTorch இல் உள்ள Convolutional Neural Network (CNN) கட்டமைப்பானது அதன் பல்வேறு கூறுகளின் வடிவமைப்பு மற்றும் ஏற்பாட்டைக் குறிக்கிறது, அதாவது கன்வல்யூஷனல் அடுக்குகள், பூலிங் அடுக்குகள், முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள். நெட்வொர்க் எவ்வாறு அர்த்தமுள்ள வெளியீடுகளை உருவாக்க உள்ளீடு தரவை செயலாக்குகிறது மற்றும் மாற்றுகிறது என்பதை கட்டிடக்கலை தீர்மானிக்கிறது. இந்த பதிலில், PyTorch இல் CNN இன் கட்டமைப்பைப் பற்றிய விரிவான மற்றும் விரிவான விளக்கத்தை அதன் முக்கிய கூறுகள் மற்றும் அவற்றின் செயல்பாடுகளை மையமாகக் கொண்டு வழங்குவோம்.
ஒரு சிஎன்என் பொதுவாக வரிசைமுறையில் பல அடுக்குகளை கொண்டுள்ளது. முதல் அடுக்கு பொதுவாக ஒரு கன்வல்யூஷனல் லேயர் ஆகும், இது உள்ளீட்டுத் தரவில் கன்வல்யூஷனின் அடிப்படை செயல்பாட்டைச் செய்கிறது. கன்வல்யூஷன் என்பது, அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க, உள்ளீட்டுத் தரவுகளுக்குக் கற்கக்கூடிய வடிப்பான்களின் (கர்னல்கள் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. ஒவ்வொரு வடிப்பானும் அதன் எடைகள் மற்றும் உள்ளீட்டின் உள்ளூர் ஏற்பு புலத்திற்கு இடையே ஒரு புள்ளி தயாரிப்பைச் செய்து, ஒரு அம்ச வரைபடத்தை உருவாக்குகிறது. இந்த அம்ச வரைபடங்கள், விளிம்புகள், இழைமங்கள் அல்லது வடிவங்கள் போன்ற உள்ளீட்டுத் தரவின் வெவ்வேறு அம்சங்களைப் பிடிக்கும்.
கன்வல்யூஷனல் லேயரைத் தொடர்ந்து, அம்ச வரைபடங்களுக்கு உறுப்பு வாரியாக நேரியல் அல்லாத செயல்படுத்தல் செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது நெட்வொர்க்கில் நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்துகிறது, இது உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டிற்கு இடையே உள்ள சிக்கலான உறவுகளை அறிய உதவுகிறது. CNNகளில் பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான செயல்படுத்தல் செயல்பாடுகளில் ReLU (சரிசெய்யப்பட்ட நேரியல் அலகு), sigmoid மற்றும் tanh ஆகியவை அடங்கும். ReLU அதன் எளிமை மற்றும் மறைந்து வரும் சாய்வு சிக்கலைத் தணிப்பதில் செயல்திறன் காரணமாக பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டிற்குப் பிறகு, முக்கிய அம்சங்களைப் பாதுகாக்கும் போது அம்ச வரைபடங்களின் இடப் பரிமாணங்களைக் குறைக்க ஒரு பூலிங் லேயர் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகிறது. அதிகபட்ச பூலிங் அல்லது சராசரி பூலிங் போன்ற பூலிங் செயல்பாடுகள், அம்ச வரைபடங்களை ஒன்றுடன் ஒன்று அல்லாத பகுதிகளாகப் பிரித்து ஒவ்வொரு பிராந்தியத்திலும் உள்ள மதிப்புகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. இந்த டவுன்சாம்ப்ளிங் செயல்பாடு நெட்வொர்க்கின் கணக்கீட்டு சிக்கலைக் குறைக்கிறது மற்றும் உள்ளீட்டில் உள்ள மாறுபாடுகளுக்கு அதை மேலும் வலிமையாக்குகிறது.
உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து பெருகிய முறையில் சுருக்கம் மற்றும் உயர்நிலை அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க, கன்வல்யூஷனல், ஆக்டிவேஷன் மற்றும் பூலிங் லேயர்கள் பொதுவாக பலமுறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகின்றன. ஒவ்வொரு கன்வல்யூஷனல் லேயரில் உள்ள வடிகட்டிகளின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பதன் மூலம் அல்லது பல கன்வல்யூஷனல் லேயர்களை ஒன்றாக அடுக்கி வைப்பதன் மூலம் இது அடையப்படுகிறது. நெட்வொர்க்கின் ஆழம், உள்ளீட்டின் படிநிலைப் பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது, குறைந்த-நிலை மற்றும் உயர்-நிலை அம்சங்களைக் கைப்பற்றுகிறது.
அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை முடிந்ததும், வெளியீடு 1D வெக்டரில் தட்டையானது மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் வழியாக அனுப்பப்படுகிறது. இந்த அடுக்குகள் ஒரு அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானையும் அடுத்த அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானுடனும் இணைக்கிறது, இது சிக்கலான உறவுகளைக் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் பொதுவாக நெட்வொர்க்கின் இறுதி அடுக்குகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, கற்ற அம்சங்களை விரும்பிய வெளியீட்டிற்கு வரைபடமாக்குவதற்கு, பட வகைப்பாடு பணிகளில் உள்ள வகுப்பு நிகழ்தகவுகள் போன்றவை.
நெட்வொர்க்கின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தலை மேம்படுத்த, பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். டிராப்அவுட் அல்லது பேட்ச் இயல்பாக்கம் போன்ற ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பங்கள், அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்கவும், பார்க்காத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தும் நெட்வொர்க்கின் திறனை மேம்படுத்தவும் பயன்படுத்தப்படலாம். டிராப்அவுட் ஆனது பயிற்சியின் போது நியூரான்களின் ஒரு பகுதியை பூஜ்ஜியமாக அமைக்கிறது. தொகுதி இயல்பாக்கம் ஒவ்வொரு அடுக்குக்கும் உள்ளீடுகளை இயல்பாக்குகிறது, உள் கோவாரியட் மாற்றத்தை குறைக்கிறது மற்றும் பயிற்சி செயல்முறையை துரிதப்படுத்துகிறது.
PyTorch இல் உள்ள CNN இன் கட்டமைப்பு அதன் கூறுகளின் ஏற்பாடு மற்றும் வடிவமைப்பை உள்ளடக்கியது, இதில் கன்வல்யூஷனல் லேயர்கள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள், பூலிங் லேயர்கள் மற்றும் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் ஆகியவை அடங்கும். உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கவும் கற்றுக்கொள்ளவும் இந்தக் கூறுகள் ஒன்றிணைந்து செயல்படுகின்றன, துல்லியமான கணிப்புகள் அல்லது வகைப்பாடுகளைச் செய்ய நெட்வொர்க்கை செயல்படுத்துகிறது. கட்டடக்கலையை கவனமாக வடிவமைத்து, முறைப்படுத்துதல் போன்ற நுட்பங்களை இணைத்து, நெட்வொர்க்கின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தலை மேம்படுத்தலாம்.
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?
- CNNக்கான பயிற்சித் தரவை எவ்வாறு தயாரிப்பது? சம்பந்தப்பட்ட படிகளை விளக்குங்கள்.
- 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.
கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (CNN) மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க