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
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਸਲੇਟੀ ਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਈ ਹੋਰ ਮਾਪ ਜੋੜਨਾ ਪਵੇਗਾ?
ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੋਲ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਰੰਗ ਚਿੱਤਰ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs), ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮਾਲ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇਖੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਹੈ
ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦ ਸਪੌਟਿੰਗ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਵਰਡ ਸਪੌਟਿੰਗ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN)। CNN ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਇਨਪੁਟ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ (nn.Conv1d ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ)?
ਇਨਪੁਟ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਜੋ ਕਿ PyTorch ਵਿੱਚ nn.Conv2d ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ, ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਦੇ "ਰੰਗ" ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ
ਅਸੀਂ CNN ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ CNN ਦੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਹੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, CNN ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਉਭਰਿਆ ਹੈ। ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਤੁਸੀਂ PyTorch ਵਿੱਚ ਇੱਕ CNN ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਸਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰ, ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ, ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ। ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਨੈਟਵਰਕ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ
PyTorch ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
PyTorch ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ CNN ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ PyTorch ਨਾਲ CNN ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ। 1.