120 практических задач. Джейд Картер

набор фильтров (или ядер), которые скользят по входным данным и создают карты признаков, выделяя важные аспекты изображения, такие как края, текстуры и формы.

      – Особенности: Фильтры в свёрточных слоях обучаются в процессе обучения сети, чтобы оптимально отвечать на определённые признаки.

      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',