120 практических задач

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'])