مرحبًا بكم ومرحبًا بكم مرة أخرى في الدورة التدريبية حول التعلم العميق اليوم.
نحن نتحدث عن Max pooling ولدينا بعض الشرائح المثيرة للغاية القادمة وحتى مفاجأة خاصة
في نهاية البرنامج التعليمي.
اذا هيا بنا نبدأ.
السؤال الأول هو ما هو التجميع ولماذا نحتاج إليه؟
حسنًا ، للإجابة على هذا السؤال ، دعونا نلقي نظرة على هذه الصور.
في هذه الصور الثلاث ، لدينا فهد.
في الواقع ، إنه نفس الفهد بالضبط في الصورة الأولى.
تم وضع الصورة بشكل صحيح.
الفهد ينظر إليك مباشرة.
في الصورة الثانية ، تم تدويرها قليلاً والصورة الثالثة مضغوطة قليلاً.
والشيء هنا هو أننا نريد أن تكون الشبكة العصبية قادرة على التعرف على الفهد في كل واحدة
من هذه الصور.
في الحقيقة ، هذا مجرد فهد واحد.
ماذا لو كان لدينا الكثير من الفهود المختلفة؟
هذا هو الفهد.
ها هو فهد آخر.
ها هو فهد ، ها هو فهد وها هو فهد.
ونريد أن تتعرف الشبكة العصبية على كل هذه الفهود على أنها فهود.
وكيف يمكنها فعل ذلك إذا كانوا جميعًا ينظرون في اتجاهات مختلفة؟
كلهم في أجزاء مختلفة من الصورة.
إنهم مثل وجوههم موضوعة في أجزاء مختلفة من الصورة.
شخص ما على الجانب الأيمن ، شخص ما في الزاوية اليسرى ، شخص ما في المنتصف.
كلهم مختلفون بعض الشيء.
الملمس مختلف قليلاً ، والإضاءة مختلفة قليلاً.
هناك الكثير من الاختلافات الصغيرة.
وبالتالي ، إذا كانت الشبكة العصبية تبحث عن ميزة معينة بالضبط ، على سبيل
المثال ، فإن السمة المميزة للفهد هي الدموع التي على وجهها تنطلق من العيون أو الظلال التي تبدو مثل الدموع ،
والملمس ، والنمط الذي هو تنطلق من عينيه إلى الأسفل.
إنه بحجم أنفه.
يبدو مثل الدموع.
هذه سمة مميزة للفهد.
ولكن إذا كانت تبحث عن هذه الميزة ، التي تعلمتها من بعض الفهود في مكان محدد أو في شكل أو شكل
أو نسيج دقيق ، فلن تجد هذه الفهود الأخرى أبدًا.
لذلك علينا التأكد من أن شبكتنا العصبية لها خاصية تسمى الثبات المكاني ، مما يعني أنها
لا تهتم بمكان وجود الميزات ، وليس بقدر ما هو جزء من الصورة ، لأننا التقطنا نوعًا ما هذا في الاعتبار
مع خريطتنا ، مع موقعنا ، مع الطبقة التلافيفية.
لكن ليس من الضروري أن تهتم إذا كانت الميزات مائلة قليلاً ، أو إذا كانت الميزات مختلفة قليلاً في النسيج
، أو إذا كانت الميزات أقرب قليلاً ، أو إذا كانت الميزات متباعدة قليلاً بالنسبة لبعضها البعض.
لذلك إذا كانت الميزة نفسها مشوهة بعض الشيء ، يجب أن تتمتع شبكتنا العصبية بمستوى معين من المرونة لتظل
قادرة على العثور على هذه الميزة ، وهذا هو ما يدور حوله التجميع.
لذلك دعونا نلقي نظرة على كيفية عمل التجميع.
ها هي خريطتنا المميزة.
لقد قمنا بالفعل بالالتفاف وأكملنا هذا الجزء ونحن الآن نعمل مع الطبقة التلافيفية.
الآن سنقوم بتطبيق التجميع.
فكيف يعمل؟
سنقوم بتطبيق أقصى تجمع.
هناك عدة أنواع مختلفة من التجميع يمكن تطبيقها وهي تعني التجميع ، والتجميع الأقصى ، وبعض التجميعات
وسنعلق عليها في نهاية هذا البرنامج التعليمي.
لكن في الوقت الحالي نحن فقط نطبق أقصى تجميع.
لذلك نأخذ مربعًا من 2 × 2 بكسل على هذا النحو ، ومرة أخرى ، لا يجب أن يكون 2 × 2.
يمكنك اختيار أي حجم للصندوق.
ومرة أخرى ، سنعلق على ذلك قرب نهاية التجربة وتضعه في أعلى الزاوية
اليسرى وستجد القيمة القصوى في هذا المربع.
وبعد ذلك تقوم بتسجيل تلك القيمة فقط وتتجاهل الثلاثة الأخرى.
إذن في صندوقك لديك أربع قيم ، تتجاهل ثلاثة فقط ، وتحتفظ بواحد فقط كحد أقصى ، وهو
واحد في هذه الحالة.
ثم تقوم بتحريك الصندوق الخاص بك إلى اليمين بخطوة ، تقوم بتحديد الخطوة مرة أخرى.
لذلك نختار خطوة من خطوتين ، وهذا ما تختاره عادة.
يمكنك تحديد خطوة واحدة ، يمكنك الاختيار.
لذلك هناك مربعات متداخلة.
يمكنك تحديد أي نوع من الخطوات التي تريدها ، حتى ثلاث خطوات إذا أردت.
لكننا نختار خطوة من خطوتين هنا ، وهذا هو الشائع الاستخدام.
ثم كرر العملية.
يمكنك تسجيل الحد الأقصى هنا.
إذا تجاوزت الأمر ولم يكن الأمر مهمًا ، فما عليك سوى الاستمرار في فعل ما تفعله.
إذن ما زلت تسجل الحد الأقصى هنا ، صفر هنا ، والحد الأقصى هو أربعة هنا ، والحد الأقصى هو اثنان
هنا ، والحد الأقصى هو 10102 ثم واحد.
لذا كما ترون ، حدثت بعض الأشياء.
بادئ ذي بدء ، ما زلنا قادرين على الحفاظ على الميزات ، أليس كذلك؟
العدد الأقصى الذي يمثلونه لأننا نعرف كيف تعمل طبقة الالتفاف.
نحن نعلم أن الأرقام الكبيرة أو القصوى في خريطة المعالم الخاصة بك تمثل المكان
الذي عثرت فيه بالفعل على أقرب تشابه للميزة.
ولكن من خلال تجميع هذه الميزات ، فإننا أولاً وقبل كل شيء ، نتخلص من 75٪ من المعلومات.
هذه ليست الميزة التي ليست هي الأشياء المهمة التي نبحث عنها لأننا نتجاهل ثلاثة بيكسلات
من أصل أربعة ، لذلك نحن نحتفظ بنسبة 25٪ فقط.
وبعد ذلك أيضًا لأننا نأخذ الحد الأقصى من وحدات البكسل أو القيم التي نأخذها.
لذلك نحن نتحمل مسؤولية أي تشويه.
على سبيل المثال ، صورتان فيهما ، على سبيل المثال ، دموع الفهد على عينيه.
في صورة واحدة هناك قليلا إلى اليسار أو قليلا إلى اليسار.
وواحدة أخرى.
هناك القليل وهناك كيف من المفترض أن يكونوا أو كيف نحب إذا أخذنا أحدهما كأساس ثم الآخر
هناك والذي يدور إلى اليسار ، فإن الميزة المجمعة ستكون هي نفسها تمامًا.
لذلك يمكنك أن ترى هنا ما إذا كنا نتحدث عن الغشاشين أم لا.
لنفترض إذن أن هذا هو الأربعة وهذا هو المكان الذي كان فيه هنا.
ثم إذا تم استدارة قليلا.
على سبيل المثال ، انتهى الأمر بالأربعة هنا ، ثم عندما نقوم بالتجميع ، سنستمر في الحصول على
نفس خريطة الميزات المجمعة.
وهذا نوع من المبدأ الكامن وراءه.
إنه تفسير تقريبي للغاية ، مرة أخرى ، تفسير بديهي ، ولكن هذه هي نقطة التجميع
التي ما زلنا قادرين على الحفاظ على الميزات ، علاوة على ذلك ، حساب احتمالها المكاني أو التركيبي أو أي نوع
آخر من التشوهات.
بالإضافة إلى كل ذلك ، نحن بصدد تقليل الحجم.
لذلك هناك فائدة أخرى.
لذا فنحن نحافظ على الميزات ، ونقدم الثوابت المكانية ، ونقلص الحجم
بنسبة 75٪ ، وهو حجم ضخم ، وهو ما سيساعدنا حقًا فيما يتعلق بالمعالجة.
علاوة على ذلك ، هناك فائدة أخرى للتجميع وهي تقليل عدد المعلمات.
لذا فإننا نخفض مرة أخرى بنسبة 75٪.
نحن نعمل على تقليل عدد المعلمات التي ستدخل في طبقاتنا النهائية للشبكة العصبية
، وبالتالي فإننا نمنع التخصيص الزائد.
إنها ميزة مهمة جدًا للتجميع أننا نزيل المعلومات.
وهذا أمر جيد.
هذا أمر جيد لأنه بهذه الطريقة لن يكون نموذجنا قادرًا على احتواء تلك المعلومات لأنه على وجه الخصوص لأن هذه
المعلومات ليست ذات صلة.
تذكر ، كما في البداية التي كنا نتحدث عنها حتى بالنسبة لنا كبشر ، من المهم
أن نرى الميزات بالضبط بدلاً من كل هذه الضوضاء الأخرى التي تأتي إلى أعيننا.
حسنًا ، نفس الشيء بالنسبة للشبكات العصبية.
إنهم من خلال تجاهل المعلومات غير الضرورية غير المهمة ، فنحن نساعد في منع فرط التجهيز.
حتى يذهبوا.
هذا هو ما هو التجمع.
والسؤال هنا بالطبع لماذا؟
لماذا ماكس بولنج ، صحيح.
هناك الكثير من الأنواع المختلفة للتجميع ولماذا حاولت منفرجًا معرفة سبب وجود الكثير من كل هذه
الأشياء بحجم 2 × 2 بكسل.
وفي هذه الملاحظة ، أود أن أقدم لكم هذه الورقة البحثية الرائعة المسماة تقييم عمليات التجميع
في البنى التلافيفية للتعرف على الأشياء من قبل دومينيك شيرير من جامعة بون.
هناك الرابط ، والجميل في هذه الورقة أنها بسيطة جدًا ومباشرة جدًا.
لذا ، إذا لم تقرأ ورقة بحث من قبل ، فما الذي ترغب في تجربته؟
إنه مكان مدهش كبداية.
إنها قصيرة جدًا ، عشر صفحات فقط ، سهلة القراءة جدًا.
بالإضافة إلى ذلك ، الميزة الإضافية هي أننا الآن بعد أن ناقشنا الالتفاف والتجميع ، ستكون
مرتاحًا تمامًا لكل ما يتحدثون عنه في هذه الورقة.
وهذه طريقة رائعة لتعزيز معرفتك.
لذلك أوصي بشدة بمراجعة هذه الورقة.
سأستغرق 20 دقيقة لقراءته ويمكنك حتى تخطي الجزء الثاني ، والذي يسمى العمل ذي الصلة.
إذا شعرت بقليل من الاحتمال أو الاغتراب.
فقط لا تقرأ هذا الجزء.
فقط انتقل مباشرة من الجزء الأول إلى الجزء الثالث.
وشيء واحد تحتاج لمعرفته حول هذه الورقة ، يتحدثون عن مفهوم يسمى أخذ العينات الفرعية حيث أخذ العينات
الفرعية هو في الأساس متوسط التجميع.
لذا تذكر كيف أننا هنا كنا نأخذ أقصى ما في الأمر.
إذن في المربع ، كنا نأخذ القيمة القصوى.
هناك مفهوم يسمى يعني التجميع أو بعض التجميع.
بعض التجميع هل أنت فقط بعض هذه القيم يصل متوسط التجميع أو يعني التجميع؟
تأخذ متوسط القيمة من كل هذه والعينات الفرعية يشبه نوعًا ما تعميم تجميع المتوسط.
إنه نوع من المقاربة المعممة لأخذ متوسط هذه القيم.
ويمكنك قراءة المزيد عنها في الصحيفة ، ولكن بخلاف ذلك ، فكر في الأمر على أنه متوسط تجميع عندما
تقرأ تلك الورقة.
ومن هنا يمكنك الحصول على بعض المعلومات الإضافية حول هذا الموضوع.
والآن دعونا نلخص نوعًا ما من أين وصلنا؟
إذن هناك صورة المدخلات لدينا.
ثم طبقنا عملية الالتواء ونحصل على طبقة الالتواء.
والآن على كل من خرائط المعالم التي حصلنا عليها ، قمنا بتطبيق طبقة التجميع.
لذلك ، لقد قمنا بهاتين الخطوتين الالتفاف والتجميع ، والآن سنقوم بشيء ممتع
للغاية ، شيء مثير.
سنقوم بتجربة هذا.
هذه لقطة شاشة أخذتها من أداة أنشأها آدم هارلي من الخلف عندما كان في جامعة رايرسون لعلوم الكمبيوتر والآن هو في
جامعة كارنيجي ميلون ، على ما أعتقد ، يحضر الدكتوراه وأداة رائعة.
لذلك دعونا نفتح.
دعنا نلقي نظرة حتى تتمكن من العثور عليها.
لا يمكنك العثور عليه بالفعل من خلال Google.
عليك أن تعرف URL.
من الصعب العثور عليه.
من خلال Google لأنه لا يوجد نص هنا.
SC حسنًا ، فقط عنوان URL هذا.
CS Dot Ryerson Dossier ثم هذه الأشياء في النهاية.
وهذا هو بالضبط ما نفعله.
لكن تخيل.
لذلك هنا تحتاج إلى رسم رقم.
لنفترض أنني رسمت الرقم أربعة وستضع هذه الأداة الرقم أربعة هنا.
هذه صورتك في خطوتنا الأولى.
ثم هذه هي خطوة الالتفاف ، أليس كذلك؟
وهذه هي خطوة التجميع.
وبالمناسبة ، فإن التجميع أيضًا يسمى الاختزال.
لذا فإن التجميع والاختزال هما نفس الأشياء.
حتى تتمكن من رؤية الالتفاف المطبق ، ثم التجميع المطبق ويمكنك أن ترى كيف يعمل بالضبط.
لذا يمكنك أن ترى أي نوع من التلافيفات التي طبقتها أو نوع المرشحات التي طبقتها ، كيف
تبدو.
يمكنك معرفة الميزات التي تبحث عنها ثم يتم تطبيقها ، وتجميعها ، وبالتالي فهي تقلل الحجم.
ويمكنك أن ترى هنا أن هذا مهم ، أليس كذلك؟
لذلك يمكنك أن ترى أن هذه هي الصورة المعنية وهذه هي الصورة المجمعة ولا يزال بإمكانك رؤية نفس الميزات.
إنها مجرد معلومات أقل ، ولكن نفس الميزات ، أليس كذلك؟
الميزات محفوظة.
هذا هو الجزء المهم.
علاوة على ذلك ، إذا كنت تعلم ، إذا كانت أربعة لدينا تشبه إلى حد ما نوعًا ما يشبه الدوران قليلاً إلى
الجانب ، فستظل قادرة على التقاط طبقات مجمعة متشابهة جدًا.
وبعد ذلك أصبح لدينا المزيد من الطبقات.
لم نتحدث عن ذلك بعد.
إذن ، هناك طبقة تلافيفية أخرى هنا لن تكون لدينا في الواقع ، ومن ثم لديها طبقة تجمع أخرى ، لكنها
في الأساس مجرد تكرار نفس العملية.
وبعد ذلك ، هذا ما سنتحدث عنه بشكل أكبر في الدورة التدريبية وهو الحصول على الطبقات المتصلة
بالكامل وما إلى ذلك ، ولكن يمكنك بالتأكيد اللعب بهذا الأمر.
لذا إذا حذفت ما يعجبك ، إذا رسمت سبعة ، فسترى أنها تخبرك بالفعل أن التخمين هو أن هذا هو
سبعة والتخمين الثاني ، الاحتمال الثاني هو ثلاثة.
حتى تتمكن من رسم بعض الأشياء الصعبة ومعرفة ما إذا كان يمكن التقاطها.
لنفترض أنه إذا رسمت شيئًا يشبه الصفر ، لكنه ليس صفرًا نهائيًا ، فهل
يلتقطه الآن هذه المرة لم يلتقطه.
يبدو أن الرقم تسعة في الصورة.
ماذا لو كنت مثل الانتهاء من هذا القبيل؟
الآن يعتقد أنه صفر أو تسعة ويمكنك أن ترى هناك ما يضيء الصفر أو التسعة.
لكننا سنتحدث عن هذا الجزء في الأسفل.
لنقم بواحدة أخرى.
دعنا نقول مثل ثمانية.
أعتقد أن الثمانيات صعبة جدًا لأن هذا التقط الآن ثمانية ، لذلك يمكنك أن ترى أن هذا يتحول إلى ثمانية.
ثم بعد ذلك يتوقف عن التعرف عليه.
التوقفات منطقية بالنسبة لنا نحن البشر ، أليس كذلك؟
هذه الميزات التي تعمل معها ، لكنها في نفس الوقت تدرك بشكل صحيح أنها ثمانية.
نعم ، بالتأكيد العب بهذا الأمر.
يمكنك رسم وجه مبتسم ، انظر ماذا سيحدث بعد ذلك.
يبدو الأمر وكأنه ثلاثة إلى هذه الأداة ، لأنه من الواضح أن الأداة مدربة فقط على أرقام
من 0 إلى 9.
لذلك يجب أن يتعرف على شيء ما هناك ويتعرف على ثلاثة.
يبدو الأمر كما في الحياة عندما ترى شيئًا مثل نوع من الفاكهة لم تره
من قبل ، مثل تفاحة كاسترد أو شيء من هذا القبيل.
وتعتقد أنها مثلها مثل الكمثرى لأنك لم ترها بالفعل من قبل.
أنت لا تعرف ما تصنفه على أنه.
نفس الشيء هنا.
لذلك لم يتدرب بالفعل على الوجوه المبتسمة.
ولهذا السبب تعتقد أنها شجرة.
إنها ثلاثة.
لذا ها أنت ذا.
إنها أداة قوية جدًا وقوية.
سيكون من المفيد لك أن تتلاعب بها.
وفي الواقع ، عندما تضع الماوس فوق بكسل بكسل ، فإنه يوضح لك المكان الذي كان يقوم فيه كاشف الميزات
بالتقاط هذا البكسل حتى تتمكن من رؤية مصدر هذه البكسل.
وأيضًا يمكنك أن ترى كيف كان الفلتر نوعًا ما مثل المرور عبر الصورة ، بالضبط كيف تحدثنا في الدورة.
وهنا يمكنك أن ترى التجميع ، يمكنك أن ترى أن التجميع يتم مع
التجميع بحجم مربع صغير من اثنين في اثنين.
ويمكنك أن ترى أنها خطوة من خطوتين أيضًا ، تمامًا كما ناقشنا في البرنامج التعليمي اليوم.
لذا ها نحن نلعب مع ذلك وآمل أن تكون قد استمتعت بجلسة اليوم.
أتطلع إلى رؤيتك في المرة القادمة.
وحتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.