2. Пулинговые слои (Pooling Layers):
– Цель: Уменьшают пространственные размерности карт признаков, удаляя избыточную информацию и улучшая вычислительную эффективность.
– Особенности: Наиболее распространены MaxPooling, который выбирает максимальное значение из каждой области, и AveragePooling, который вычисляет среднее значение.
3. Полносвязные слои (Fully Connected Layers):
– Цель: Используются для классификации извлечённых признаков. Каждый нейрон полносвязного слоя связан со всеми нейронами предыдущего слоя, что позволяет модели делать выводы на основе объединённых признаков.
– Особенности: Полносвязные слои обычно располагаются в конце сети после свёрточных и пулинговых слоёв.
4. Функции активации:
– Цель: Введение нелинейности в модель. Применяются после каждого свёрточного и полносвязного слоя для того, чтобы модель могла учиться сложным зависимостям в данных.
– Особенности: Распространённые функции активации включают ReLU (Rectified Linear Unit), которая преобразует отрицательные значения в ноль, и softmax для последнего слоя, который представляет вероятности принадлежности к различным классам.
5. Компиляция и обучение модели:
– Цель: Определение параметров обучения, таких как оптимизаторы, функции потерь и метрики для оценки производительности модели.
– Особенности: Оптимизаторы, такие как Adam или SGD, используются для минимизации функции потерь, а метрики, такие как точность, используются для измерения эффективности модели на тестовых данных.
Свёрточные нейронные сети являются основой для решения задач компьютерного зрения, обеспечивая эффективное извлечение и классификацию признаков из изображений. Эффективность этих сетей подтверждается их успешным применением в широком спектре приложений, от распознавания объектов до автоматического описание изображений.
4. Построение более сложной CNN с использованием нескольких слоев
– Задача: Углубленная классификация изображений.
Для углубленной классификации изображений с использованием более сложной сверточной нейронной сети (CNN) важно использовать несколько слоев, включая сверточные слои, слои подвыборки (pooling), а также полносвязные слои. Рассмотрим пример такой сети на языке Python с использованием библиотеки TensorFlow и Keras.
Шаги:
1. Импорт библиотек и модулей.
2. Подготовка данных.
3. Построение модели CNN.
4. Компиляция и обучение модели.
5. Оценка и тестирование модели.
Пример кода:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
# Шаг 1: Импорт библиотек
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
# Шаг 2: Подготовка данных
# Загрузка и нормализация данных CIFAR-10
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# Шаг 3: Построение модели
model = models.Sequential()
# Первый сверточный слой
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
# Добавление полносвязных слоев
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))
# Шаг 4: Компиляция и обучение модели
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
