Förstå lager i djupinlärning

I samband med maskininlärning är ett lager en uppsättning neuroner som är kopplade till varandra på ett specifikt sätt. Varje lager i ett neuralt nätverk är designat för att utföra en specifik funktion, som att extrahera funktioner från indata eller transformera utdata från föregående lager.

Det finns flera typer av lager som vanligtvis används i djupinlärningsarkitekturer, inklusive:

1. Indatalager: Detta lager tar in rå indata och skickar den vidare till nästa lager.
2. Dolda lager: Dessa lager är där magin händer. De tar indata och tillämpar en serie transformationer på den, såsom linjära transformationer, olinjära aktiveringar och pooling. Utdata från dessa lager är en uppsättning funktionskartor som representerar indata på ett mer abstrakt sätt.
3. Utdatalager: Detta lager tar utdata från de dolda lagren och producerar modellens slutliga utdata. Den innehåller vanligtvis en softmax-aktiveringsfunktion för att producera sannolikheter för varje klass.
4. Konvolutionella lager: Dessa lager är designade för att extrahera funktioner från bilder och andra rutnätsliknande data. De använder faltningsfilter för att skanna indata och producera en funktionskarta.
5. Samla lager: Dessa lager minskar de rumsliga dimensionerna för indata för att fånga de viktigaste funktionerna. De använder en poolningsfunktion, såsom max pooling eller genomsnittlig pooling, för att välja de mest relevanta funktionerna.
6. Återkommande lager: Dessa lager är utformade för att bearbeta sekventiell data, såsom tidsserier eller text. De använder återkommande anslutningar för att upprätthålla ett dolt tillstånd som fångar information från tidigare ingångar. Vikterna bestämmer styrkan på kopplingarna mellan neuroner, medan förspänningarna bestämmer tröskeln för att aktivera varje neuron. Under träning justerar modellen dessa vikter och fördomar för att minimera felet mellan den förutsagda effekten och den sanna effekten.