Hallo en welkom terug bij de cursus over diepgaand leren, dus we hebben heel veel geleerd in dit gedeelte van
de cursus.
Laten we samenvatten waar we het over hebben gehad.
Oke.
Hier gaan we.
We zijn begonnen met een invoerafbeelding waarop we meerdere verschillende kenmerkdetectoren hebben toegepast of ook wel filters
hebben genoemd om deze kenmerkkaarten te maken.
En dit omvat onze convolutionele laag.
Vervolgens hebben we bovenop die laag de RELU of gerectificeerde Leanyer-eenheid aangebracht om elke lineariteit te verwijderen of
niet-lineariteit in onze afbeeldingen te vergroten.
Vervolgens hebben we daar een poollaag op onze convolutionele laag aangebracht.
Dus van elke afzonderlijke feature map hebben we een gepoolde feature map gemaakt en in feite heeft de trekkende laag
veel voordelen.
Het belangrijkste doel van de trekkende laag is ervoor te zorgen dat we een speciale speciale invariantie in onze afbeeldingen
hebben.
Dus eigenlijk, als iets kantelt of draait of een beetje afwijkt van het ideale scenario, dan kunnen we die functie
nog steeds oppikken.
Bovendien verkleint het trekken de grootte van onze afbeeldingen aanzienlijk.
Pooling helpt ook om elke vorm van overaanpassing van onze gegevens of ons model aan de gegevens te voorkomen, omdat het
gewoon veel van die gegevens verwijdert.
Maar tegelijkertijd behoudt pooling de belangrijkste kenmerken waar we naar op zoek zijn.
Alleen omdat de manier waarop het is gestructureerd en de pooling die we gebruikten max pooling
was, hebben we alle gepoolde afbeeldingen afgevlakt tot één langs een vector of kolom van al deze waarden, en die hebben we ingevoerd in een
kunstmatig neuraal netwerk.
En dat was stap drie afvlakken.
En stap vier is het volledig verbonden kunstmatige neurale netwerk waar al deze functies via een netwerk worden
verwerkt.
En dan hebben we deze finale hun laatste volledig verbonden laag, die de stemming uitvoert naar de klassen
die we zoeken.
En dan wordt dit allemaal getraind door een proces van voorwaartse en achterwaartse voortplanting en heel
veel iteraties en tijdperken.
En uiteindelijk hebben we een zeer goed gedefinieerd neuraal netwerk.
En het belangrijkste is dat niet alleen de gewichten worden
getraind in een kunstmatig neuraal netwerkgedeelte, maar dat ook de functiedetectoren worden getraind en aangepast in datzelfde gradiëntafdalingsproces.
En dat stelt ons in staat om de beste feature maps te bedenken.
En uiteindelijk krijgen we een volledig getraind, convolutioneel neuraal netwerk dat beelden kan herkennen
en classificeren.
Dus daar gaan we.
Dat is hoe convolutionele neurale netwerken werken.
En nu zou je helemaal vertrouwd moeten zijn met dit concept en klaar om door te gaan naar de praktische toepassingen.
Als je nog wat meer wilt lezen, dan is er een geweldige blog van Deshpande
uit 2016.
Je kunt de link daar onderaan zien.
Dus de blog heet The Nine Deep Learning Papers.
U moet weten hoe u CNN's deel drie begrijpt.
En deze blog geeft je eigenlijk een kort overzicht van negen verschillende seizoenen die zijn gemaakt
door mensen zoals de jonge Licorne en anderen, die je vervolgens kunt gaan bestuderen en verder kunt bestuderen.
Er zullen dus veel nieuwe dingen zijn die totaal nieuw voor je zullen zijn en waar je je hoofd over moet
breken.
Maar houd deze blog of deze negen papers in gedachten.
En zelfs als je er nu nog niet klaar voor bent, misschien na de praktische
tutorials, misschien nadat je wat extra training hebt gedaan in de ruimte van diep leren, langzaamaan, kun je dan naar deze
werken verwijzen.
En idealiter denk ik dat je veel waarde zult krijgen door door de neurale netwerken van andere mensen te
kijken en hoe ze hun convolutionele netten hebben gestructureerd.
En dat zal je helpen te begrijpen wat de beste praktijken zijn en waarom mensen bepaalde dingen op een bepaalde
manier deden.
En dat zal je helpen met je architectuur van neurale netwerken, want neurale
netwerken en convolutionele neurale netwerken zijn geen uitzondering.
Ze zijn als een architectuuruitdaging.
Je moet met een idee komen en het vervolgens structureren en vervolgens aanpassen en tweaken om het best mogelijke
ontwerp en de best mogelijke en optimale prestaties te krijgen.
Dus daar gaan we.
Dat zijn wij voor vandaag.
Ik hoop dat je de tutorial van vandaag en dit hele gedeelte leuk vond.
En ik kijk ernaar uit om je de volgende keer te zien.
Geniet tot die tijd van deep learning.