Hiểu các lớp trong Deep Learning

Trong bối cảnh học máy, một lớp là một tập hợp các nơ-ron được kết nối với nhau theo một cách cụ thể. Mỗi lớp trong mạng nơ-ron được thiết kế để thực hiện một chức năng cụ thể, chẳng hạn như trích xuất các tính năng từ dữ liệu đầu vào hoặc chuyển đổi đầu ra của lớp trước.

Có một số loại lớp thường được sử dụng trong kiến trúc học sâu, bao gồm:

1. Lớp đầu vào: Lớp này lấy dữ liệu đầu vào thô và chuyển nó sang lớp tiếp theo.
2. Các lớp ẩn: Những lớp này là nơi điều kỳ diệu xảy ra. Họ lấy dữ liệu đầu vào và áp dụng một loạt các phép biến đổi cho nó, chẳng hạn như các phép biến đổi tuyến tính, kích hoạt phi tuyến và gộp. Đầu ra của các lớp này là một tập hợp các bản đồ đặc trưng thể hiện dữ liệu đầu vào theo cách trừu tượng hơn.
3. Lớp đầu ra: Lớp này lấy đầu ra của các lớp ẩn và tạo ra đầu ra cuối cùng của mô hình. Nó thường chứa hàm kích hoạt softmax để tạo ra xác suất cho mỗi lớp.
4. Lớp tích chập: Các lớp này được thiết kế để trích xuất các đặc điểm từ hình ảnh và dữ liệu dạng lưới khác. Họ sử dụng các bộ lọc tích chập để quét dữ liệu đầu vào và tạo ra bản đồ đặc trưng.
5. Các lớp gộp: Các lớp này giảm kích thước không gian của dữ liệu đầu vào để nắm bắt các tính năng quan trọng nhất. Họ sử dụng chức năng tổng hợp, chẳng hạn như tổng hợp tối đa hoặc tổng hợp trung bình, để chọn các tính năng phù hợp nhất.
6. Lớp lặp lại: Các lớp này được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như chuỗi thời gian hoặc văn bản. Chúng sử dụng các kết nối lặp lại để duy trì trạng thái ẩn nhằm thu thập thông tin từ các đầu vào trước đó.

Mỗi lớp trong mạng thần kinh được kết nối với lớp tiếp theo thông qua một tập hợp các trọng số và độ lệch. Các trọng số xác định cường độ kết nối giữa các nơ-ron, trong khi độ lệch xác định ngưỡng kích hoạt từng nơ-ron. Trong quá trình huấn luyện, mô hình sẽ điều chỉnh các trọng số và độ lệch này để giảm thiểu sai số giữa đầu ra dự đoán và đầu ra thực.