PyTorch இல் உள்ள nn.Conv2d செயல்பாட்டின் முதல் அளவுருவான உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கை, உள்ளீட்டு படத்தில் உள்ள அம்ச வரைபடங்கள் அல்லது சேனல்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. இது படத்தின் "வண்ண" மதிப்புகளின் எண்ணிக்கையுடன் நேரடியாக தொடர்புடையது அல்ல, மாறாக நெட்வொர்க்கால் கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய தனித்துவமான அம்சங்கள் அல்லது வடிவங்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது.
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (CNN), ஒவ்வொரு அடுக்கிலும் பல வடிகட்டிகள் அல்லது கர்னல்கள் உள்ளன, அவை அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க உள்ளீட்டுப் படத்துடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. உள்ளீட்டுத் தரவில் இருக்கும் வெவ்வேறு வடிவங்கள் அல்லது அம்சங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு இந்த வடிப்பான்கள் பொறுப்பாகும். உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கை அடுக்கில் பயன்படுத்தப்படும் வடிப்பான்களின் எண்ணிக்கையை தீர்மானிக்கிறது.
இந்த கருத்தை புரிந்து கொள்ள, ஒரு உதாரணத்தை கருத்தில் கொள்வோம். 32×32 பரிமாணங்களுடன் ஒரு RGB படம் உள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம். படத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு பிக்சலிலும் மூன்று வண்ண சேனல்கள் உள்ளன - சிவப்பு, பச்சை மற்றும் நீலம். எனவே, உள்ளீட்டு படத்தில் மூன்று உள்ளீட்டு சேனல்கள் உள்ளன. இந்தப் படத்தை 16 உள்ளீட்டு சேனல்கள் கொண்ட ஒரு கன்வல்யூஷனல் லேயர் வழியாக அனுப்பினால், லேயரில் 16 வடிகட்டிகள் இருக்கும், ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க உள்ளீட்டுப் படத்துடன் சுழலும்.
பல உள்ளீட்டு சேனல்களைக் கொண்டிருப்பதன் நோக்கம், உள்ளீட்டுத் தரவின் வெவ்வேறு அம்சங்கள் அல்லது பண்புகளைப் படம்பிடிப்பதாகும். படங்களைப் பொறுத்தவரை, ஒவ்வொரு சேனலையும் விளிம்புகள், இழைமங்கள் அல்லது வண்ணங்கள் போன்ற குறிப்பிட்ட வடிவங்களைக் கைப்பற்றும் வெவ்வேறு அம்ச வரைபடமாகக் காணலாம். பல உள்ளீட்டு சேனல்களைக் கொண்டிருப்பதன் மூலம், உள்ளீட்டுத் தரவின் சிக்கலான பிரதிநிதித்துவங்களை நெட்வொர்க்கால் அறிய முடியும்.
உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கை கன்வல்யூஷனல் லேயரில் உள்ள அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையையும் பாதிக்கிறது. லேயரில் உள்ள ஒவ்வொரு வடிப்பானும் பயிற்சியின் போது கற்றுக் கொள்ளப்படும் எடைகளின் சிறிய அணி ஆகும். அடுக்கில் உள்ள அளவுருக்களின் எண்ணிக்கை வடிகட்டிகளின் அளவு மற்றும் உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கையால் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிக்கிறது, இது பிணையத்தை மிகவும் வெளிப்படையானதாக மாற்றும் ஆனால் கணக்கீட்டு ரீதியாக அதிக விலையுயர்ந்ததாக இருக்கும்.
nn.Conv2d செயல்பாட்டில் உள்ள உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கை, உள்ளீட்டு படத்தில் உள்ள அம்ச வரைபடங்கள் அல்லது சேனல்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. இது கன்வல்யூஷனல் லேயரில் பயன்படுத்தப்படும் வடிப்பான்களின் எண்ணிக்கையைத் தீர்மானிக்கிறது மற்றும் உள்ளீட்டுத் தரவின் சிக்கலான பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக் கொள்ளும் நெட்வொர்க்கின் திறனைப் பாதிக்கிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க் (சி.என்.என்):
- உருவாக்கப்பட்ட மிகப்பெரிய கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் எது?
- வெளியீட்டு சேனல்கள் என்ன?
- 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.
- CNN இல் உள்ள நேரியல் அடுக்குகளுக்கான சரியான அளவை எவ்வாறு தீர்மானிக்க முடியும்?
கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (CNN) மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க