Forståelse af lag i Deep Learning

I sammenh
ng med maskinl
ring er et lag et s
t neuroner, der er forbundet med hinanden på en bestemt måde. Hvert lag i et neuralt netv
rk er designet til at udføre en bestemt funktion, såsom at udtr
kke funktioner fra inputdataene eller transformere outputtet fra det forrige lag.

Der er flere typer lag, der almindeligvis bruges i deep learning-arkitekturer, herunder:

1. Inputlag: Dette lag tager de rå inputdata ind og sender dem videre til n
ste lag.
2. Skjulte lag: Disse lag er hvor magien sker. De tager inputdataene og anvender en r
kke transformationer til dem, såsom line
re transformationer, ikke-line
re aktiveringer og pooling. Outputtet af disse lag er et s
t feature maps, der repr
senterer inputdataene på en mere abstrakt måde.
3. Outputlag: Dette lag tager outputtet fra de skjulte lag og producerer det endelige output af modellen. Den indeholder typisk en softmax aktiveringsfunktion til at producere sandsynligheder for hver klasse.
4. Konvolutionelle lag: Disse lag er designet til at udtr
kke funktioner fra billeder og andre gitterlignende data. De bruger foldningsfiltre til at scanne inputdata og producere et funktionskort.
5. Samling af lag: Disse lag reducerer de rumlige dimensioner af inputdataene for at fange de vigtigste funktioner. De bruger en pooling funktion, såsom max pooling eller gennemsnitlig pooling, til at v
lge de mest relevante funktioner.
6. Tilbagevendende lag: Disse lag er designet til at behandle sekventielle data, såsom tidsserier eller tekst. De bruger tilbagevendende forbindelser til at opretholde en skjult tilstand, der fanger information fra tidligere input.

Hvert lag i et neuralt netv
rk er forbundet til det n
ste lag gennem et s
t v
gte og sk
vheder. V
gtene bestemmer styrken af forbindelserne mellem neuroner, mens sk
vhederne bestemmer t
rsklen for aktivering af hver neuron. Under tr
ning justerer modellen disse v
gte og sk
vheder for at minimere fejlen mellem det forudsagte output og det sande output.