Derin Öğrenmede Katmanları Anlamak

Makine öğrenimi bağlamında katman, birbirine belirli bir şekilde bağlanan bir dizi nörondur. Bir sinir ağındaki her katman, giriş verilerinden özellikler çıkarmak veya önceki katmanın çıktısını dönüştürmek gibi belirli bir işlevi gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır.

Derin öğrenme mimarilerinde yaygın olarak kullanılan çeşitli katman türleri vardır; bunlar arasında:

1. Giriş katmanı: Bu katman ham giriş verilerini alır ve bir sonraki katmana aktarır.
2. Gizli katmanlar: Bu katmanlar sihrin gerçekleştiği yerdir. Giriş verilerini alırlar ve ona doğrusal dönüşümler, doğrusal olmayan aktivasyonlar ve havuzlama gibi bir dizi dönüşüm uygularlar. Bu katmanların çıktısı, girdi verilerini daha soyut bir şekilde temsil eden bir dizi özellik haritasıdır.
3. Çıkış katmanı: Bu katman, gizli katmanların çıktısını alır ve modelin son çıktısını üretir. Genellikle her sınıf için olasılıklar üretmek amacıyla bir softmax aktivasyon fonksiyonu içerir.
4. Evrişimli katmanlar: Bu katmanlar, görüntülerden ve diğer ızgara benzeri verilerden özellikler çıkarmak için tasarlanmıştır. Giriş verilerini taramak ve bir özellik haritası oluşturmak için evrişimli filtreler kullanırlar.
5. Havuzlama katmanları: Bu katmanlar, en önemli özellikleri yakalamak için giriş verilerinin uzamsal boyutlarını azaltır. En alakalı özellikleri seçmek için maksimum havuzlama veya ortalama havuzlama gibi bir havuzlama işlevi kullanırlar.
6. Tekrarlayan katmanlar: Bu katmanlar zaman serisi veya metin gibi sıralı verileri işlemek için tasarlanmıştır. Önceki girdilerden bilgi yakalayan gizli bir durumu sürdürmek için yinelenen bağlantıları kullanırlar. Bir sinir ağındaki her katman, bir dizi ağırlık ve önyargı yoluyla bir sonraki katmana bağlanır. Ağırlıklar, nöronlar arasındaki bağlantıların gücünü belirlerken önyargılar, her bir nöronun etkinleştirilmesi için eşiği belirler. Eğitim sırasında model, tahmin edilen çıktı ile gerçek çıktı arasındaki hatayı en aza indirmek için bu ağırlıkları ve sapmaları ayarlar.