PyTorch ရှိ Convolutional Neural Network (CNN) ၏ တည်ဆောက်ပုံသည် convolutional layers, pooling layers, fully connected layers, and activation functions ကဲ့သို့သော ၎င်း၏ အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုး၏ ဒီဇိုင်းနှင့် စီစဉ်မှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဗိသုကာပညာသည် ကွန်ရက်လုပ်ဆောင်ပုံနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော ရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်ရန် input data ကို ပြောင်းလဲပေးသည် ။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်း၏အဓိကအစိတ်အပိုင်းများနှင့် ၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကိုအာရုံစိုက်ကာ PyTorch ရှိ CNN ၏ဗိသုကာဆိုင်ရာအသေးစိတ်နှင့် ပြည့်စုံသောရှင်းလင်းချက်ကို ပေးပါမည်။
CNN သည် ပုံမှန်အားဖြင့် အလွှာများစွာကို အစဉ်လိုက်ပုံစံဖြင့် စီစဉ်ပေးထားသည်။ ပထမအလွှာသည် ပုံမှန်အားဖြင့် input data ပေါ်တွင် convolution ၏ အခြေခံလုပ်ဆောင်မှုကို လုပ်ဆောင်သည့် convolutional layer ဖြစ်သည်။ Convolution သည် အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန်အတွက် ထည့်သွင်းဒေတာတွင် သင်ယူနိုင်သော စစ်ထုတ်မှုအစုအဝေး (Kernels ဟုလည်း ခေါ်သည်) ကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ စစ်ထုတ်မှုတစ်ခုစီသည် ၎င်း၏အလေးများနှင့် ထည့်သွင်းမှု၏ ဒေသန္တရလက်ခံမှုအကွက်ကြားရှိ အစက်တစ်ခုစီကို လုပ်ဆောင်ပြီး အင်္ဂါရပ်မြေပုံကို ထုတ်လုပ်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်မြေပုံများသည် အစွန်းများ၊ ပုံသဏ္ဍာန်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများကဲ့သို့ ထည့်သွင်းဒေတာ၏ မတူညီသောရှုထောင့်များကို ဖမ်းယူပါသည်။
convolutional layer ပြီးနောက်၊ linear non-linear activation function ကို feature maps တွင် element-wise အသုံးချပါသည်။ ၎င်းသည် ကွန်ရက်အတွင်းသို့ မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်သော အခြေအနေကို မိတ်ဆက်ပေးပြီး အဝင်နှင့် အထွက်တို့ကြား ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ CNN များတွင်အသုံးပြုလေ့ရှိသော အသက်သွင်းလုပ်ဆောင်ချက်များမှာ ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoid နှင့် tanh တို့ ပါဝင်သည်။ ReLU သည် ပျောက်ကွယ်နေသော gradient ပြဿနာကို လျော့ပါးသက်သာစေရန် ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကြောင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်ပြီးနောက်၊ အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ spatial dimensions များကို လျှော့ချရန်အတွက် မကြာခဏဆိုသလို စုပေါင်းအလွှာတစ်ခုအား အသုံးပြုပါသည်။ အများဆုံးပေါင်းကူးခြင်း သို့မဟုတ် ပျမ်းမျှပေါင်းထည့်ခြင်းကဲ့သို့ ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်မှုများသည် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကို ထပ်နေခြင်းမရှိသော ဒေသများအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး ဒေသတစ်ခုစီအတွင်းရှိ တန်ဖိုးများကို စုစည်းပါ။ ဤနှိမ့်ချခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် ကွန်ရက်၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျော့နည်းစေပြီး ထည့်သွင်းမှုတွင် ပြောင်းလဲမှုများကို ပိုမိုခိုင်မာစေသည်။
ထည့်သွင်းဒေတာမှ စိတ္တဇနှင့် အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန် convolutional၊ activation နှင့် pooling အလွှာများကို ပုံမှန်အားဖြင့် အကြိမ်များစွာ ထပ်ခါထပ်ခါ ပြုလုပ်ပါသည်။ convolutional layer တစ်ခုစီရှိ filters အရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်ခြင်း သို့မဟုတ် convolutional layers အများအပြားကို အတူတကွ ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် ရရှိနိုင်သည်။ ကွန်ရက်၏အတိမ်အနက်သည် ၎င်းအား ထည့်သွင်းမှု၏ အထက်အောက်ဖော်ပြချက်များကို လေ့လာနိုင်ပြီး အဆင့်နိမ့်နှင့် အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များကို ဖမ်းယူနိုင်စေပါသည်။
အင်္ဂါရပ်ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ပြီးသည်နှင့်တစ်ပြိုင်နက်၊ အထွက်အား 1D ကွက်လပ်တစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြားသွားကာ တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော ချိတ်ဆက်မှုအပြည့်အ၀ရှိသော အလွှာများမှတဆင့် ဖြတ်သန်းသွားသည်။ ဤအလွှာများသည် အလွှာတစ်ခုရှိ နျူရွန်တိုင်းကို နောက်အလွှာရှိ နျူရွန်တိုင်းထံ ချိတ်ဆက်ပေးကာ ရှုပ်ထွေးသောဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသောအလွှာများကို ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် အတန်းအစားဖြစ်နိုင်ခြေများကဲ့သို့သော လေ့လာသင်ယူထားသောအင်္ဂါရပ်များကို အလိုရှိသောအထွက်တွင် မြေပုံဆွဲရန်အတွက် ကွန်ရက်၏နောက်ဆုံးအလွှာများတွင် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။
ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျပိုကောင်းလာစေရန်၊ အမျိုးမျိုးသောနည်းပညာများကို အသုံးချနိုင်သည်။ ကျောင်းထွက်ခြင်း သို့မဟုတ် အစုလိုက်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ကြီးကြီးကျယ်ကျယ်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများကို အလွန်အကျွံမဖြစ်အောင် ကာကွယ်ရန်နှင့် မမြင်ရသောဒေတာများကို ယေဘုယျအားဖြင့် ကွန်ရက်၏စွမ်းရည်ကိုမြှင့်တင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကျောင်းထွက်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း နျူရွန်များ၏ အပိုင်းတစ်ပိုင်းကို သုညဖြင့် ကျပန်းသတ်မှတ်ပေးကာ ကွန်ရက်အား မလိုအပ်သော ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာရန် တွန်းအားပေးသည်။ Batch normalization သည် အလွှာတစ်ခုစီသို့ သွင်းအားစုများကို ပုံမှန်ဖြစ်စေပြီး အတွင်းပိုင်းကိုဗာရီအေတက်ပြောင်းမှုကို လျှော့ချကာ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။
PyTorch ရှိ CNN ၏ ဗိသုကာလက်ရာသည် convolutional layers၊ activation functions၊ pooling layers နှင့် အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများအပါအဝင် ၎င်း၏အစိတ်အပိုင်းများ၏ စီစဉ်မှုနှင့် ဒီဇိုင်းကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ ကွန်ရက်အား တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများ ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းဖြင့် ထည့်သွင်းဒေတာမှ အဓိပ္ပာယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန်နှင့် လေ့လာရန် ဤအစိတ်အပိုင်းများသည် အတူတကွလုပ်ဆောင်သည်။ ဗိသုကာပညာကို ဂရုတစိုက် ဒီဇိုင်းဆွဲကာ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ ကွန်ရက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်မှုကို 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။
- 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။
Convolution neural network (CNN) တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ