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 PyTorch ਵਿੱਚ ਇੱਕ CNN ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ, ਇਸਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲੀ ਪਰਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਫਿਲਟਰਾਂ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਰਨਲ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਫਿਲਟਰ ਆਪਣੇ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਗ੍ਰਹਿਣ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਉਤਪਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਨਾਰੇ, ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨ।
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਤੱਤ-ਵਾਰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। CNN ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਆਮ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ReLU (ਰੈਕਟੀਫਾਈਡ ਲੀਨੀਅਰ ਯੂਨਿਟ), ਸਿਗਮੋਇਡ, ਅਤੇ ਟੈਨਹ। ਗਾਇਬ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ReLU ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਸਥਾਨਿਕ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪੂਲਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਧਿਕਤਮ ਪੂਲਿੰਗ ਜਾਂ ਔਸਤ ਪੂਲਿੰਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡਾਊਨਸੈਪਲਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵਧਦੀ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਰੇਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾ ਕੇ ਜਾਂ ਕਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਟੈਕ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਇਸ ਨੂੰ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਲੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ 1D ਵੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਸਮਤਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਰਤਾਂ ਇੱਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਅਗਲੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨਿਊਰੋਨ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਅੰਤਮ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ।
ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਆਮਕਰਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਰਾਪਆਉਟ ਜਾਂ ਬੈਚ ਸਧਾਰਣਕਰਨ, ਨੂੰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡ੍ਰੌਪਆਊਟ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਇੱਕ ਅੰਸ਼ ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਬੇਲੋੜੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬੈਚ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਲਈ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੋਵੇਰੀਏਟ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
PyTorch ਵਿੱਚ ਇੱਕ CNN ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਸਦੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦੀ ਵਿਵਸਥਾ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਹਿੱਸੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
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?
- ਅਸੀਂ CNN ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
- 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.
Convolution neural network (CNN) ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ