Convolutional Neural Network (CNN) အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပြင်ဆင်ရာတွင် အကောင်းဆုံးသော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ CNN ၏ သင်ယူမှုနှင့် ပုံစံများကို ထိထိရောက်ရောက် ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်မှုစွမ်းရည်ကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်က များစွာလွှမ်းမိုးသောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းတွင် ပါဝင်သည့်အဆင့်များကို လေ့လာပါမည်။
၂ ။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပြင်ဆင်ရာတွင် ပထမအဆင့်မှာ မတူကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာအစုံကို စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် CNN မှ လေ့ကျင့်ပေးမည့် အတန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများ တစ်ခုလုံးကို လွှမ်းခြုံထားသော ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် အခြားသော သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်း ပါဝင်သည်။ အတန်းတစ်ခုစီတွင် တူညီသောနမူနာအရေအတွက်များ ရှိသည်ဟူသော အဓိပ္ပါယ်မှာ ဒေတာအတွဲသည် ဟန်ချက်ညီကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးသည်။
2. ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း-
ဒေတာအတွဲကို စုဆောင်းပြီးသည်နှင့် ၎င်းကို စံချိန်စံညွှန်းနှင့် ပုံမှန်ဖြစ်စေရန် ဒေတာကို ကြိုတင်စီမံရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤအဆင့်သည် CNN ၏ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အဟန့်အတားဖြစ်စေနိုင်သည့် အချက်အလက်များတွင် ကွဲလွဲမှုများ သို့မဟုတ် ကွဲလွဲမှုများကို ဖယ်ရှားရန် ကူညီပေးသည်။ အများအားဖြင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများတွင် ပုံများကို တစ်သမတ်တည်းအရွယ်အစားအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း၊ ပုံများကို ဘုံအရောင်နေရာ (ဥပမာ၊ RGB) သို့ ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် pixel တန်ဖိုးများကို အချို့သောအပိုင်းအခြားသို့ ပုံမှန်ဖြစ်စေခြင်း (ဥပမာ၊ [0၊ 1]) ပါဝင်သည်။
3. ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်း-
Data augmentation သည် ရှိပြီးသား data သို့ အမျိုးမျိုးသော အသွင်ပြောင်းမှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစားကို အတုအယောင် တိုးမြှင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်သည် ထပ်လောင်းပုံစံများကို မိတ်ဆက်ရန်နှင့် အကျလွန်နေခြင်းကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးသည်။ ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းနည်းပညာ၏ ဥပမာများတွင် ကျပန်းလှည့်ခြင်း၊ ဘာသာပြန်ခြင်း၊ လှန်ခြင်း၊ ချုံ့ချဲ့ခြင်းနှင့် တောက်ပမှု သို့မဟုတ် ဆန့်ကျင်ဘက်ပြောင်းလဲမှုများ ပါဝင်သည်။ ဤအသွင်ပြောင်းမှုများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မူလပုံစံများနှင့် အနည်းငယ်ကွာခြားသည့် လေ့ကျင့်မှုနမူနာအသစ်များကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး ဒေတာအတွဲ၏ ကွဲပြားမှုကို တိုးမြင့်စေပါသည်။
4. ဒေတာခွဲထုတ်ခြင်း-
လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော CNN ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် လွန်လွန်ကဲကဲမဖြစ်အောင် ကာကွယ်ရန်၊ ဒေတာအစုံကို လေ့ကျင့်ရေးအစုံ၊ တရားဝင်သတ်မှတ်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံကို အမျိုးအစားခွဲသုံးမျိုးခွဲရန် လိုအပ်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးအစုံကို CNN ကိုလေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသည်၊၊ တရားဝင်သတ်မှတ်ထားသောအစုံကို hyperparameter များကိုချိန်ညှိရန်နှင့်လေ့ကျင့်နေစဉ်မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုစောင့်ကြည့်ရန်အသုံးပြုသည်၊ နှင့်စမ်းသပ်မှုအစုံကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော CNN ၏နောက်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကဲဖြတ်ရန်အသုံးပြုသည်။ အကြံပြုထားသော ခွဲခြမ်းအချိုးသည် ပုံမှန်အားဖြင့် လေ့ကျင့်မှုအတွက် 70-80%၊ မှန်ကန်ကြောင်းအတွက် 10-15% နှင့် စမ်းသပ်ရန်အတွက် 10-15% ဝန်းကျင်ဖြစ်သည်။
5. ဒေတာဖွင့်ခြင်း-
ဒေတာအတွဲကို ခွဲပြီးနောက်၊ ဒေတာကို memory ထဲသို့ ထိရောက်စွာ တင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဆင့်တွင် ဒေတာများကို အစုလိုက်အစည်းအတွင်း ထိရောက်စွာ သယ်ဆောင်ပြီး ကြိုတင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဒေတာတင်သူများ သို့မဟုတ် ဂျင်နရေတာများ ဖန်တီးခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ Batch loading သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြန်ဆန်စေပြီး မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များကို လျှော့ချပေးသည့် အပြိုင်လုပ်ဆောင်မှုကို ခွင့်ပြုသည်။ ထို့အပြင်၊ လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဥ်တစ်ခုစီတွင် CNN သည် ကွဲပြားသောနမူနာများမှ သင်ယူကြောင်းသေချာစေရန်အတွက် data loaders များသည် data များကို shuffing လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နောက်ထပ် preprocessing အဆင့်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
6. Data Balancing (ချန်လှပ်ထားနိုင်သည်)။
အချို့သောကိစ္စများတွင်၊ ဒေတာအတွဲသည် မညီမျှနိုင်သောကြောင့် အချို့သောအတန်းများတွင် အခြားနမူနာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက သိသိသာသာနည်းသည်ဟု ဆိုလိုသည်။ CNN သည် လူများစုလူတန်းစားကို မျက်နှာသာပေးလေ့ရှိသည့် ဘက်လိုက်မှုရှိသော ခန့်မှန်းချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ လူနည်းစုလူတန်းစားကို နမူနာယူခြင်း သို့မဟုတ် လူများစုလူတန်းစားကို နမူနာယူခြင်းကဲ့သို့သော ဒေတာအတွဲကို ဟန်ချက်ညီစေရန် အသုံးချနိုင်သည်။ အခြားနည်းလမ်းမှာ လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်နေစဉ်အတွင်း အတန်းအစားအလေးများကို အသုံးပြုရန်ဖြစ်ပြီး ကိုယ်စားပြုမှုနည်းပါးသောအတန်းများအတွက် ပိုအရေးကြီးပါသည်။
7. Data Normalization-
ထည့်သွင်းဒေတာသည် သုညပျမ်းမျှနှင့် ယူနစ်ကွဲလွဲမှုရှိကြောင်း သေချာစေရန် ပုံမှန်ပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို တည်ငြိမ်စေပြီး CNN အား ဒေသတွင်း မီနီမာတွင် ပိတ်မိနေခြင်းမှ တားဆီးပေးသည်။ သာမာန်ပုံမှန်ဖြစ်အောင်လုပ်နည်းများတွင် ပျမ်းမျှအား နုတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာအတွဲ၏ စံသွေဖည်မှုဖြင့် ပိုင်းခြားခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာကို သီးခြားအပိုင်းအခြားတစ်ခုသို့ ချဲ့ထွင်ခြင်း (ဥပမာ [-1၊ 1]) ပါဝင်သည်။ သွင်းအားစုများသည် တူညီသောအကွာအဝေးတွင်ရှိကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုဒေတာနှစ်ခုစလုံးတွင် ပုံမှန်ဖြစ်အောင် ပုံမှန်လုပ်ဆောင်သင့်သည်။
CNN အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်းတွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ တိုးမြှင့်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းခြင်း၊ တင်ခြင်း၊ စိတ်ကြိုက်ချိန်ညှိခြင်းနှင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ CNN သည် ဒေတာများမှ ထိထိရောက်ရောက် သင်ယူနိုင်ပြီး တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေရန် ခြေလှမ်းတိုင်းသည် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN လေ့ကျင့်ရေး အတွက် ခိုင်မာသော လေ့ကျင့်ရေးပိုက်လိုင်းကို တည်ဆောက်နိုင်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN):
- အကြီးမားဆုံး convolutional neural network က ဘာကို ဖန်တီးတာလဲ။
- အထွက်လိုင်းတွေက ဘာတွေလဲ။
- ထည့်သွင်းသည့်ချန်နယ်အရေအတွက် (nn.Conv1d ၏ 2st ဘောင်) ၏ အဓိပ္ပါယ်ကား အဘယ်နည်း။
- လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း CNN ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဘုံနည်းပညာအချို့က အဘယ်နည်း။
- CNN လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုတ်အရွယ်အစား၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း။ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် ဘယ်လိုသက်ရောက်မှုရှိလဲ။
- ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုမှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။ တရားဝင်အတည်ပြုရန်အတွက် ဒေတာမည်မျှကို ယေဘုယျအားဖြင့် ခွဲဝေပေးသနည်း။
- convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- CNN ကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတူညီသော အဆင့်များတွင် ထည့်သွင်းဒေတာ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စောင့်ကြည့်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
- ပုံများမှလွဲ၍ အခြားဒေတာအတွက် convolutional အလွှာများကို သုံးနိုင်ပါသလား။ ဥပမာတစ်ခုပေးပါ။
- CNN ရှိ linear အလွှာများအတွက် သင့်လျော်သောအရွယ်အစားကို သင်မည်သို့ဆုံးဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
Convolution neural network (CNN) တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ