Понимание слоев в глубоком обучении

В контексте машинного обучения слой — это набор нейронов, связанных друг с другом определенным образом. Каждый уровень в нейронной сети предназначен для выполнения определенной функции, например, для извлечения признаков из входных данных или преобразования выходных данных предыдущего слоя.

Существует несколько типов слоев, которые обычно используются в архитектурах глубокого обучения, в том числе:

1. Входной уровень: этот уровень принимает необработанные входные данные и передает их на следующий уровень.
2. Скрытые слои: именно в этих слоях происходит волшебство. Они берут входные данные и применяют к ним ряд преобразований, таких как линейные преобразования, нелинейные активации и объединение. Результатом этих слоев является набор карт объектов, которые представляют входные данные более абстрактным образом.
3. Выходной слой: этот слой принимает выходные данные скрытых слоев и создает окончательный результат модели. Обычно он содержит функцию активации softmax для определения вероятностей для каждого класса.
4. Сверточные слои. Эти слои предназначены для извлечения объектов из изображений и других данных в виде сетки. Они используют сверточные фильтры для сканирования входных данных и создания карты объектов.5. Слои объединения: эти слои уменьшают пространственные размеры входных данных, чтобы зафиксировать наиболее важные функции. Они используют функцию объединения, например, максимальное объединение или среднее объединение, чтобы выбрать наиболее подходящие функции.
6. Рекуррентные слои: эти слои предназначены для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или текст. Они используют рекуррентные соединения для поддержания скрытого состояния, которое захватывает информацию из предыдущих входных данных.

Каждый уровень в нейронной сети связан со следующим слоем через набор весов и смещений. Веса определяют силу связей между нейронами, а смещения определяют порог активации каждого нейрона. Во время обучения модель корректирует эти веса и смещения, чтобы минимизировать ошибку между прогнозируемым и истинным выходными данными.