Ebenen im Deep Learning verstehen

Im Kontext des maschinellen Lernens ist eine Schicht eine Reihe von Neuronen, die auf eine bestimmte Weise miteinander verbunden sind. Jede Schicht in einem neuronalen Netzwerk ist darauf ausgelegt, eine bestimmte Funktion auszuführen, beispielsweise das Extrahieren von Merkmalen aus den Eingabedaten oder das Transformieren der Ausgabe der vorherigen Schicht.

Es gibt verschiedene Arten von Schichten, die häufig in Deep-Learning-Architekturen verwendet werden, darunter:

1. Eingabeschicht: Diese Schicht nimmt die rohen Eingabedaten auf und gibt sie an die nächste Schicht weiter.
2. Verborgene Schichten: In diesen Schichten geschieht die Magie. Sie nehmen die Eingabedaten und wenden eine Reihe von Transformationen darauf an, z. B. lineare Transformationen, nichtlineare Aktivierungen und Pooling. Die Ausgabe dieser Ebenen ist eine Reihe von Feature-Maps, die die Eingabedaten auf abstraktere Weise darstellen.
3. Ausgabeebene: Diese Ebene übernimmt die Ausgabe der verborgenen Ebenen und erzeugt die endgültige Ausgabe des Modells. Es enthält typischerweise eine Softmax-Aktivierungsfunktion, um Wahrscheinlichkeiten für jede Klasse zu erzeugen.
4. Faltungsschichten: Diese Schichten dienen dazu, Merkmale aus Bildern und anderen gitterartigen Daten zu extrahieren. Sie verwenden Faltungsfilter, um die Eingabedaten zu scannen und eine Feature-Map zu erstellen.
5. Pooling-Layer: Diese Layer reduzieren die räumlichen Dimensionen der Eingabedaten, um die wichtigsten Features zu erfassen. Sie verwenden eine Pooling-Funktion wie Max-Pooling oder Average-Pooling, um die relevantesten Features auszuwählen.
6. Wiederkehrende Schichten: Diese Schichten sind für die Verarbeitung sequentieller Daten wie Zeitreihen oder Text konzipiert. Sie verwenden wiederkehrende Verbindungen, um einen verborgenen Zustand aufrechtzuerhalten, der Informationen aus vorherigen Eingaben erfasst.

Jede Schicht in einem neuronalen Netzwerk ist über eine Reihe von Gewichtungen und Vorspannungen mit der nächsten Schicht verbunden. Die Gewichte bestimmen die Stärke der Verbindungen zwischen Neuronen, während die Bias den Schwellenwert für die Aktivierung jedes Neurons bestimmen. Während des Trainings passt das Modell diese Gewichte und Verzerrungen an, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe zu minimieren.