ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਮੈਕਸ ਪੂਲਿੰਗ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਆਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਧਿਕਤਮ ਪੂਲਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਮਕਸਦ
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। CNN ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਕੱਚੇ ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਨਾਲ
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਫੀਚਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਮਾਨਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਨਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GVAPI ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਵਿਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਲਿਖਤ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਕੱractਣਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਕੀ ਹਨ?
ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (CNN) ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਮੇਲਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹਨ। CNN ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ) ਕੀ ਹੈ?
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਵਰਗਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਟੀਚੇ ਦੇ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਲਬਧ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਅਯਾਮਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, CNNs ਨੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗੀਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ। ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ CNN ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਹਿੱਸਾ ਹਨ ਅਤੇ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੱਤਰ-ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਢਾਂਚੇ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। CNNs ਦੇ ਦਿਲ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਦਾ ਉਦੇਸ਼
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸਫਲਤਾ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਸਰ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਹਰੇਕ ਟੁਕੜੇ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਔਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਸੀ?
ਕਾਗਲੇ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀ ਔਸਤ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਆਕਾਰ ਬਦਲਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵੋਲਯੂਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ। ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ
- 1
- 2