convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ တိကျပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း နှင့် အခြားကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကွဲပြားသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး ကွန်ရက်အား လေ့လာနိုင်ပြီး တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
လေ့ကျင့်မှုအဆင့်အတွင်း CNN ၏ ဘောင်များကို ချိန်ညှိရန်အတွက် အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်ပေးသူမှာ တာဝန်ရှိသည်။ ၎င်းသည် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်မှု၏ တွက်ချက်ထားသော gradients များအပေါ် အခြေခံ၍ ကွန်ရက်၏အလေးချိန်များကို မည်ကဲ့သို့ အပ်ဒိတ်လုပ်သည်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။ optimizer ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ခန့်မှန်းထားသော output နှင့် ground truth တံဆိပ်များအကြား ကွာဟချက်ကိုတိုင်းတာသည့် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန်ဖြစ်သည်။ အလေးချိန်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဖြင့်၊ optimizer သည် အကောင်းဆုံး ကန့်သတ်ဘောင်များကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့် ကွန်ရက်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ဆီသို့ လမ်းညွှန်ပေးပါသည်။
ရရှိနိုင်သော optimizers အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးရှိပြီး တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။ အသုံးများသော optimizer တစ်ခုမှာ Stochastic Gradient Descent (SGD) သည် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်၏ အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သော gradient ၏ ဦးတည်ချက်တွင် အလေးများကို အပ်ဒိတ်လုပ်သည်။ SGD သည် ကိုယ်အလေးချိန် အပ်ဒိတ်များအတွင်း ခြေလှမ်းအရွယ်အစားကို ထိန်းချုပ်ရန် သင်ယူမှုနှုန်းကို အသုံးပြုသည်။ Adam၊ RMSprop နှင့် Adagrad ကဲ့သို့သော အခြားနာမည်ကြီးသော optimizers များသည် ပေါင်းစည်းမှုအမြန်နှုန်းနှင့် မတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ထပ်လောင်းနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားသည်။
ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုရွေးချယ်မှုသည် တိကျသောပြဿနာနှင့် ဒေတာအတွဲပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Adam optimizer သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် ၎င်း၏ကြံ့ခိုင်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့အတွက် လူသိများသည်၊ အရှိန်အဟုန်ရှိသော SGD သည် ဒေသတွင်းအသေးစားကိုကျော်လွှားရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ပေးထားသောအလုပ်အတွက် အကောင်းဆုံးရလဒ်များကိုရှာတွေ့ရန် မတူညီသော optimizers များနှင့် စမ်းသပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်သို့ ဆက်သွားခြင်းဖြင့် ၎င်းသည် CNN ၏ စွမ်းဆောင်ရည် မည်မျှ ကောင်းမွန်ကြောင်း တိုင်းတာမှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ရက်၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို ချိန်ညှိရန် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သူအတွက် တုံ့ပြန်ချက်အချက်ပြမှုကို ပေးဆောင်ကာ ခန့်မှန်းထားသော အထွက်အထွက်နှင့် စစ်မှန်သော အညွှန်းများအကြား ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်ပေးပါသည်။ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်သည် မှားယွင်းသောကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအား အပြစ်ပေးကာ ကွန်ရက်အား လိုချင်သောရလဒ်ဆီသို့ ပေါင်းစည်းရန် အားပေးခြင်းဖြင့် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို လမ်းညွှန်ပေးသည်။
ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်၏ ရွေးချယ်မှုသည် လက်ထဲတွင်ရှိသော အလုပ်၏ သဘောသဘာဝပေါ်တွင် မူတည်သည်။ binary အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများအတွက်၊ binary cross-entropy loss လုပ်ဆောင်ချက်ကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ခန့်မှန်းထားသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေများနှင့် စစ်မှန်သော အညွှန်းများကြား ခြားနားချက်ကို တွက်ချက်သည်။ လူတန်းစားပေါင်းစုံ အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများအတွက်၊ အမျိုးအစားအလိုက် ဖြတ်ကျော်ဝင်ရောက်မှု ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်ကို မကြာခဏ အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ခန့်မှန်းထားသော အတန်းအစား ဖြစ်နိုင်ခြေများနှင့် မြေပြင်အမှန်တရား တံဆိပ်များအကြား ကွဲပြားမှုကို တိုင်းတာသည်။
ဤစံနှုန်းဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်များအပြင်၊ သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အထူးပြုဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်များရှိပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပျမ်းမျှ နှစ်ထပ်အမှားအယွင်း (MSE) ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပန်းတိုင်သည် စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်ပြီး ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ IoU (Union oversection oversection) ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းထားသည့်အရာနှင့် မြေပြင်အမှန်တရားဘောင်ဘောင်များကြားတွင် ထပ်နေသည့်အရာများကို တိုင်းတာသည့် အရာဝတ္ထုကို သိရှိခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များအတွက် အသုံးပြုသည်။
optimizer နှင့် loss function ၏ရွေးချယ်မှုသည် CNN ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုသိသိသာသာအကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်ကိုသတိပြုသင့်သည်။ ကောင်းမွန်သော အကောင်းမွန်ဆုံးပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုသည် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာပေါင်းစည်းမှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယေဘုယျဖော်ပြမှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိကျမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ သို့သော်၊ အကောင်းဆုံးပေါင်းစပ်မှုကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် မကြာခဏဆိုသလို အစမ်းခန့်နှင့် အမှားအယွင်း လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အကောင်းဆုံးရလဒ်များရရှိရန် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုနှင့် ချိန်ညှိမှုများ လိုအပ်သည်။
optimizer နှင့် loss function များသည် CNN ကို လေ့ကျင့်ရာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်သူသည် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန် ကွန်ရက်၏ ဘောင်များကို ချိန်ညှိပေးကာ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်သည် ခန့်မှန်းထားသည့် တံဆိပ်များနှင့် အစစ်အမှန်တံဆိပ်များကြား ကွာဟချက်ကို တိုင်းတာသည်။ သင့်လျော်သော optimizers များနှင့် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်များကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့်၊ သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများသည် CNN မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
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။
- CNN အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ ဘယ်လိုပြင်ဆင်မလဲ။ ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို ရှင်းပြပါ။
- 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