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 ਇੱਕ CNN ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
1. ਡਾਟਾ ਇੱਕਠਾ ਕਰਨਾ:
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ CNN ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਲਾਸਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਸੰਤੁਲਿਤ ਹੈ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਤੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਸਮਾਨ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਹਨ।
2. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇਕੱਠਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸੰਗਤਤਾ ਜਾਂ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ CNN ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਰੰਗ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, RGB), ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, [0, 1])।
3. ਡਾਟਾ ਵਾਧਾ:
ਡੇਟਾ ਵਾਧਾ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਵੱਖ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਵਾਧੂ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬੇਤਰਤੀਬ ਰੋਟੇਸ਼ਨ, ਅਨੁਵਾਦ, ਫਲਿੱਪਸ, ਜ਼ੂਮ ਅਤੇ ਚਮਕ ਜਾਂ ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਨਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸਲ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਥੋੜੇ ਵੱਖਰੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ।
4. ਡਾਟਾ ਵੰਡਣਾ:
ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੀਐਨਐਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ: ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ। ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੀਐਨਐਨ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੀਐਨਐਨ ਦੇ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਸਪਲਿਟ ਅਨੁਪਾਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲਗਭਗ 70-80%, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ 10-15%, ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ 10-15% ਹੈ।
5. ਡਾਟਾ ਲੋਡਿੰਗ:
ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਵੰਡਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਲੋਡਰ ਜਾਂ ਜਨਰੇਟਰ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲੋਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬੈਚ ਲੋਡਿੰਗ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਲੋਡਰ ਹੋਰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ CNN ਹਰੇਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਹਰਾਓ ਦੌਰਾਨ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
6. ਡੇਟਾ ਸੰਤੁਲਨ (ਵਿਕਲਪਿਕ):
ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਕੁਝ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੂਜਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਨਮੂਨੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਪੱਖਪਾਤੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ CNN ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਵਰਗ ਦਾ ਪੱਖ ਪੂਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਾਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ-ਗਿਣਤੀ ਵਰਗ ਨੂੰ ਓਵਰਸੈਂਪਲਿੰਗ ਜਾਂ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਵਰਗ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕਲਾਸ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵ ਦੇਣਾ।
7. ਡੇਟਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ:
ਸਧਾਰਨਕਰਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ ਕਿ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਜ਼ੀਰੋ ਮਾਧਿਅਮ ਅਤੇ ਯੂਨਿਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੀਐਨਐਨ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਮਿਨੀਮਾ ਵਿੱਚ ਫਸਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਮ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮੱਧਮਾਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ ਦੁਆਰਾ ਵੰਡਣਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੇਂਜ (ਜਿਵੇਂ, [-1, 1]) ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇਨਪੁਟਸ ਇੱਕੋ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ CNN ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਾਧਾ, ਵੰਡਣਾ, ਲੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਕਦਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ CNN ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਕਨਵੋਲਯੂਸ਼ਨ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀ ਐਨ ਐਨ):
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
- ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਕੀ ਹਨ?
- ਇਨਪੁਟ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ (nn.Conv1d ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ)?
- ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ CNN ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਇੱਕ ਸੀਐਨਐਨ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਬੈਚ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ? ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
- CNN ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਕੀ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ.
- ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਰੇਖਿਕ ਪਰਤਾਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਆਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
Convolution neural network (CNN) ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ