Розуміння рівнів у глибокому навчанні

У контексті машинного навчання шар — це набір нейронів, які з’єднані один з одним певним чином. Кожен рівень у нейронній мережі призначений для виконання певної функції, наприклад вилучення ознак із вхідних даних або перетворення вихідних даних попереднього рівня.

Є кілька типів рівнів, які зазвичай використовуються в архітектурах глибокого навчання, зокрема:

1. Вхідний рівень: цей рівень приймає необроблені вхідні дані та передає їх на наступний рівень.
2. Приховані шари: у цих шарах відбувається чарівництво. Вони беруть вхідні дані та застосовують до них ряд перетворень, таких як лінійні перетворення, нелінійні активації та об’єднання. Результатом цих шарів є набір карт функцій, які представляють вхідні дані більш абстрактним способом.
3. Рівень виводу: цей шар бере вихідні дані прихованих шарів і створює остаточний результат моделі. Зазвичай він містить функцію активації softmax для отримання ймовірностей для кожного класу.
4. Згорткові шари: ці шари призначені для вилучення функцій із зображень та інших сіткових даних. Вони використовують згорткові фільтри для сканування вхідних даних і створення карти функцій.
5. Об’єднання шарів: ці шари зменшують просторові розміри вхідних даних, щоб охопити найважливіші характеристики. Вони використовують функцію об’єднання, таку як об’єднання максимального або середнього об’єднання, для вибору найбільш відповідних функцій.
6. Повторювані шари: ці шари призначені для обробки послідовних даних, таких як часові ряди або текст. Вони використовують повторювані з’єднання, щоб підтримувати прихований стан, який фіксує інформацію з попередніх вхідних даних.

Кожен рівень нейронної мережі з’єднаний з наступним рівнем через набір ваг і зміщень. Вагові коефіцієнти визначають міцність зв’язків між нейронами, тоді як зміщення визначають поріг для активації кожного нейрона. Під час навчання модель коригує ці ваги та зміщення, щоб мінімізувати похибку між прогнозованим результатом і справжнім результатом.