Разбиране на слоевете в дълбокото обучение

В контекста на машинното обучение слой е набор от неврони, които са свързани един с друг по специфичен начин. Всеки слой в невронна мрежа е проектиран да изпълнява специфична функция, като извличане на характеристики от входните данни или трансформиране на изхода на предишния слой.

Има няколко вида слоеве, които обикновено се използват в архитектурите за дълбоко обучение, включително:

1. Входен слой: Този слой приема необработените входни данни и ги предава на следващия слой.
2. Скрити слоеве: Тези слоеве са мястото, където се случва магията. Те вземат входните данни и прилагат серия от трансформации към тях, като линейни трансформации, нелинейни активации и обединяване. Резултатът от тези слоеве е набор от карти на функции, които представят входните данни по по-абстрактен начин.
3. Изходен слой: Този слой взема изхода от скритите слоеве и произвежда крайния изход на модела. Обикновено съдържа функция за активиране на softmax за генериране на вероятности за всеки клас.
4. Конволюционни слоеве: Тези слоеве са проектирани да извличат функции от изображения и други подобни на решетка данни. Те използват конволюционни филтри, за да сканират входните данни и да създадат карта на характеристиките.
5. Слоеве за обединяване: Тези слоеве намаляват пространствените размери на входните данни, за да уловят най-важните характеристики. Те използват функция за обединяване, като максимално обединяване или средно обединяване, за да изберат най-подходящите функции.
6. Повтарящи се слоеве: Тези слоеве са проектирани да обработват последователни данни, като времеви серии или текст. Те използват повтарящи се връзки, за да поддържат скрито състояние, което улавя информация от предишни входове.

Всеки слой в невронна мрежа е свързан със следващия слой чрез набор от тегла и отклонения. Теглата определят силата на връзките между невроните, докато отклоненията определят прага за активиране на всеки неврон. По време на обучението моделът коригира тези тегла и отклонения, за да сведе до минимум грешката между прогнозирания изход и истинския изход.