နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဝှက်ထားသော ယူနစ်များ ငြင်းခုံမှုသည် ကွန်ရက်၏ အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အလွှာများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပြီး တစ်ခုစီတွင် လျှို့ဝှက်ယူနစ်များ ပါဝင်သည်။ ဤလျှို့ဝှက်ယူနစ်များသည် အဝင်နှင့်အထွက်ဒေတာကြားရှိ ရှုပ်ထွေးသောဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူကိုယ်စားပြုရန် တာဝန်ရှိသည်။
လျှို့ဝှက်ယူနစ်များ အငြင်းအခုံများသည် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို နားလည်ရန်၊ နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ပုံမှန်နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင်၊ အဝင်အလွှာသည် အကြမ်းထည်ဒေတာကို လက်ခံရရှိသည်၊ ထို့နောက် အထွက်အလွှာသို့မရောက်ရှိမီ လျှို့ဝှက်အလွှာများမှတဆင့် ဖြတ်သန်းသွားပါသည်။ လျှို့ဝှက်အလွှာတစ်ခုစီသည် လျှို့ဝှက်ယူနစ်များစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပြီး ယင်းယူနစ်များကို ယခင်နှင့် နောက်အလွှာများရှိ ယူနစ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။
အလွှာတစ်ခုစီရှိ လျှို့ဝှက်ယူနစ်အရေအတွက်နှင့် ကွန်ရက်ရှိ အလွှာအရေအတွက်တို့ကို လက်ရှိသတ်မှတ်ပြဿနာအပေါ် အခြေခံ၍ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ အလွှာတစ်ခုရှိ လျှို့ဝှက်ယူနစ်အရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့် ကွန်ရက်သည် ဒေတာအတွင်း ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူနိုင်စေပါသည်။ ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ အလွှာအရေအတွက်ကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် ကွန်ရက်၏ပုံသဏ္ဍာန်ကိုလည်း စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ ကွန်ရက်သို့ အလွှာများ ထပ်ထည့်ခြင်းသည် ဒေတာ၏ အထက်အောက် ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာနိုင်စေပြီး၊ အလွှာတစ်ခုစီသည် မတူညီသော စိတ်ကူးယဉ်အဆင့်များကို ဖမ်းယူပေးပါသည်။ အရာဝတ္ထုများကို အဆင့်နိမ့်အင်္ဂါရပ်များ (ဥပမာ၊ အစွန်းများ) နှင့် အဆင့်မြင့် သဘောတရားများ (ဥပမာ ပုံသဏ္ဍာန်များ) ပေါင်းစပ်ဖော်ပြနိုင်သည့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အကျိုးပြုနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲရာတွင် အသုံးပြုသည့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ထည့်သွင်းလွှာသည် ပုံတစ်ပုံ၏ pixel တန်ဖိုးများကို လက်ခံရရှိပြီး နောက်ဆက်တွဲ လျှို့ဝှက်အလွှာများသည် အစွန်းများ၊ ပုံသဏ္ဍာန်များနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်များကဲ့သို့သော ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို ဖမ်းယူပါသည်။ ပုံ၏အတန်းအစား ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုပြုလုပ်ရန် နောက်ဆုံးဝှက်ထားသောအလွှာသည် ဤပုံစံများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ လျှို့ဝှက်ယူနစ်များနှင့် အလွှာအရေအတွက်များကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့်၊ ပုံများတွင် မတူညီသောအသေးစိတ်နှင့် ရှုပ်ထွေးမှုအဆင့်များကို ဖမ်းယူရန် ကွန်ရက်၏စွမ်းရည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။
အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းအပြင်၊ ဝှက်ထားသောယူနစ်များ အကြောင်းပြချက်များသည်လည်း activation လုပ်ဆောင်ချက်များကို စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် ၎င်း၏ထည့်သွင်းမှုအပေါ်အခြေခံ၍ လျှို့ဝှက်ယူနစ်တစ်ခု၏ အထွက်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။ ဒေတာများတွင် ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာနိုင်ပြီး ကိုယ်စားပြုနိုင်စေခြင်းဖြင့် ကွန်ရက်ထဲသို့ linearities မဟုတ်သောအကြောင်းများကို မိတ်ဆက်ရန်အတွက် မတူညီသော activation လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘုံဖွင့်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များတွင် sigmoid၊ tanh နှင့် rectified linear unit (ReLU) တို့ ပါဝင်သည်။
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဝှက်ထားသော ယူနစ်များ ငြင်းခုံမှုသည် ကွန်ရက်၏ အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရာတွင် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။ လျှို့ဝှက်ယူနစ်များနှင့် အလွှာများ၏ အရေအတွက်ကို ချိန်ညှိခြင်းအပြင် အသက်သွင်းခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအတွင်းရှိ နောက်ခံပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူကိုယ်စားပြုနိုင်စေရန် ကွန်ရက်၏စွမ်းရည်ကို ညှိပေးနိုင်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ:
- နက်ရှိုင်းသော သင်ယူခြင်းအား နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပါသလား။
- Google ၏ TensorFlow မူဘောင်သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်နိုင်ပါသလား (ဥပမာ- ကုဒ်ကိုဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖြင့် အစားထိုးခြင်း)။
- ဒေတာအတွဲသည် ကြီးမားပါက အကဲဖြတ်ရန် နည်းရန် လိုအပ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည့် ဒေတာအတွဲ၏ အပိုင်းကို ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစား တိုးလာခြင်းဖြင့် လျော့သွားနိုင်သည် မှန်ကန်ပါသလား။
- နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ၏ လျှို့ဝှက်အငြင်းပွားမှုအဖြစ် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အလွှာတစ်ခုချင်းစီရှိ အလွှာအရေအတွက်နှင့် နံပါတ်များကို (ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့်) အလွယ်တကူ ထိန်းချုပ်နိုင်မည်နည်း။
- ထိုမော်ဒယ်သည် အလွန်အကျွံဖြစ်နေကြောင်း မည်သို့အသိအမှတ်ပြုနိုင်မည်နည်း။
- အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကား အဘယ်နည်း။
- နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အဘယ်ကြောင့် နက်ရှိုင်းစွာ ခေါ်ဝေါ်သနည်း။
- DNN သို့ နောက်ထပ် node များထည့်ခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။
- ပျောက်ကွယ်နေသော gradient ပြဿနာက ဘာလဲ။
- မျဉ်းဖြောင့်ပုံစံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
Deep neural networks နှင့် estimators များတွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။