Trích xuất tính năng là một bước quan trọng trong quy trình mạng thần kinh tích chập (CNN) được áp dụng cho các tác vụ nhận dạng hình ảnh. Trong CNN, quá trình trích xuất đặc trưng bao gồm việc trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa từ hình ảnh đầu vào để tạo điều kiện phân loại chính xác. Quá trình này rất cần thiết vì các giá trị pixel thô từ hình ảnh không phù hợp trực tiếp cho các tác vụ phân loại. Bằng cách trích xuất các tính năng có liên quan, CNN có thể học cách nhận dạng các mẫu và hình dạng trong hình ảnh, cho phép chúng phân biệt giữa các lớp đối tượng hoặc thực thể khác nhau.
Quá trình trích xuất đặc trưng trong CNN thường liên quan đến việc sử dụng các lớp chập. Các lớp này áp dụng các bộ lọc, còn được gọi là hạt nhân, cho hình ảnh đầu vào. Mỗi bộ lọc quét qua hình ảnh đầu vào, thực hiện các phép tính nhân và tổng theo từng phần tử để tạo ra bản đồ đặc trưng. Bản đồ đặc trưng ghi lại các mẫu hoặc đặc điểm cụ thể có trong hình ảnh đầu vào, chẳng hạn như các cạnh, họa tiết hoặc hình dạng. Việc sử dụng nhiều bộ lọc trong các lớp tích chập cho phép CNN trích xuất một tập hợp các tính năng đa dạng ở các hệ thống phân cấp không gian khác nhau.
Sau các lớp tích chập, CNN thường bao gồm các hàm kích hoạt như ReLU (Đơn vị tuyến tính chỉnh lưu) để đưa tính phi tuyến tính vào mô hình. Các hàm kích hoạt phi tuyến tính rất quan trọng để cho phép CNN tìm hiểu các mối quan hệ và mẫu phức tạp trong dữ liệu. Các lớp gộp, chẳng hạn như gộp tối đa hoặc gộp trung bình, sau đó thường được áp dụng để giảm kích thước không gian của bản đồ đối tượng trong khi vẫn giữ lại thông tin phù hợp nhất. Việc gộp nhóm giúp làm cho mạng trở nên mạnh mẽ hơn trước các biến thể của hình ảnh đầu vào và giảm độ phức tạp tính toán.
Theo sau các lớp tích chập và gộp, các đặc điểm được trích xuất sẽ được làm phẳng thành một vectơ và được chuyển qua một hoặc nhiều lớp được kết nối đầy đủ. Các lớp này đóng vai trò là bộ phân loại, học cách ánh xạ các tính năng được trích xuất tới các lớp đầu ra tương ứng. Lớp được kết nối đầy đủ cuối cùng thường sử dụng chức năng kích hoạt softmax để tạo xác suất lớp cho các nhiệm vụ phân loại nhiều lớp.
Để minh họa quá trình trích xuất đặc trưng trong CNN để nhận dạng hình ảnh, hãy xem xét ví dụ về phân loại hình ảnh quần áo. Trong kịch bản này, CNN sẽ học cách trích xuất các đặc điểm như họa tiết, màu sắc và hoa văn độc đáo của các loại mặt hàng quần áo khác nhau, chẳng hạn như giày, áo sơ mi hoặc quần. Bằng cách xử lý một tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh quần áo được gắn nhãn, CNN sẽ điều chỉnh lặp đi lặp lại các bộ lọc và trọng lượng của mình để xác định và phân loại chính xác các đặc điểm đặc biệt này, cuối cùng cho phép CNN đưa ra dự đoán về những hình ảnh không nhìn thấy được với độ chính xác cao.
Trích xuất đặc trưng là thành phần cơ bản của CNN để nhận dạng hình ảnh, cho phép mô hình tìm hiểu và phân biệt giữa các mẫu và đặc điểm có liên quan trong hình ảnh đầu vào. Thông qua việc sử dụng các lớp tích chập, chức năng kích hoạt, lớp tổng hợp và các lớp được kết nối đầy đủ, CNN có thể trích xuất và tận dụng một cách hiệu quả các tính năng có ý nghĩa để thực hiện các nhiệm vụ phân loại chính xác.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Làm cách nào người ta có thể sử dụng lớp nhúng để tự động gán các trục thích hợp cho biểu đồ biểu diễn các từ dưới dạng vectơ?
- Mục đích của việc gộp tối đa trong CNN là gì?
- Có cần thiết phải sử dụng chức năng học không đồng bộ cho các mô hình học máy chạy trong TensorFlow.js không?
- Tham số số lượng từ tối đa của API TensorFlow Keras Tokenizer là gì?
- API TensorFlow Keras Tokenizer có thể được sử dụng để tìm những từ thường gặp nhất không?
- TOCO là gì?
- Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
- API gói hàng xóm trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow có tạo ra tập dữ liệu đào tạo tăng cường dựa trên dữ liệu biểu đồ tự nhiên không?
- API hàng xóm gói trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow là gì?
- Học có cấu trúc thần kinh có thể được sử dụng với dữ liệu không có biểu đồ tự nhiên không?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: TensorFlow.js (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Sử dụng TensorFlow để phân loại hình ảnh quần áo (đi đến chủ đề liên quan)