ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการเรียนรู้เชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภทเป็นเครื่องมือพื้นฐานสำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และอื่นๆ เมื่อพูดถึงผลลัพธ์ของโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภท จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจแนวคิดเรื่องการแจกแจงความน่าจะเป็นระหว่างคลาส คำกล่าวที่ว่า "สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภท ผลลัพธ์ควรเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นระหว่างคลาส" นั้นเป็นเรื่องจริง
ในงานจำแนกประเภท โครงข่ายประสาทเทียมได้รับการออกแบบมาเพื่อกำหนดจุดข้อมูลอินพุตให้กับหมวดหมู่หรือคลาสเฉพาะ เครือข่ายจะประมวลผลข้อมูลอินพุตผ่านเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อถึงกันหลายชั้น โดยแต่ละเลเยอร์จะใช้ชุดการแปลงกับข้อมูลอินพุต โดยทั่วไปเลเยอร์สุดท้ายของโครงข่ายประสาทเทียมจะประกอบด้วยโหนดที่สอดคล้องกับคลาสต่างๆ ในงานจำแนกประเภท
ในระหว่างระยะการฝึกของโครงข่ายประสาทเทียม โมเดลจะเรียนรู้ที่จะปรับพารามิเตอร์เพื่อลดความแตกต่างระหว่างเอาต์พุตที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับที่แท้จริงของข้อมูลการฝึก กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการปรับฟังก์ชันการสูญเสียให้เหมาะสม ซึ่งจะวัดปริมาณความแตกต่างระหว่างความน่าจะเป็นของคลาสที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับคลาสที่แท้จริง ด้วยการอัปเดตพารามิเตอร์ของเครือข่ายซ้ำๆ ผ่านวิธีการต่างๆ เช่น การแพร่กระจายกลับและการไล่ระดับลง แบบจำลองจะค่อยๆ ปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์ที่แม่นยำ
ผลลัพธ์ของโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภทมักแสดงเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นในคลาสต่างๆ ซึ่งหมายความว่าสำหรับแต่ละจุดข้อมูลอินพุต เครือข่ายจะสร้างชุดความน่าจะเป็นของคลาส ซึ่งบ่งชี้ความน่าจะเป็นของอินพุตที่เป็นของแต่ละคลาส โดยทั่วไปความน่าจะเป็นจะถูกทำให้เป็นมาตรฐานเพื่อรวมเป็นหนึ่ง เพื่อให้มั่นใจว่าความน่าจะเป็นนั้นแสดงถึงการแจกแจงความน่าจะเป็นที่ถูกต้อง
ตัวอย่างเช่น ในงานจำแนกประเภทไบนารีธรรมดาที่คลาสคือ "cat" และ "dog" ผลลัพธ์ของโครงข่ายประสาทเทียมอาจเป็น [0.8, 0.2] ซึ่งบ่งชี้ว่าแบบจำลองมีความมั่นใจ 80% ว่าอินพุตเป็น cat และ 20% มั่นใจว่าเป็นสุนัข ในสถานการณ์การจำแนกประเภทหลายคลาสที่มีคลาส เช่น "รถยนต์" "รถบัส" และ "จักรยาน" ผลลัพธ์อาจมีลักษณะเป็น [0.6, 0.3, 0.1] ซึ่งแสดงความน่าจะเป็นของโมเดลสำหรับแต่ละคลาส
ผลลัพธ์ความน่าจะเป็นนี้มีคุณค่าด้วยเหตุผลหลายประการ ประการแรก จะให้การวัดความเชื่อมั่นของแบบจำลองในการทำนาย ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประเมินความน่าเชื่อถือของผลการจำแนกประเภทได้ นอกจากนี้ การแจกแจงความน่าจะเป็นสามารถใช้เพื่อตัดสินใจตามความไม่แน่นอนของแบบจำลองได้ เช่น โดยการกำหนดเกณฑ์สำหรับการยอมรับการคาดการณ์ หรือโดยใช้เทคนิค เช่น softmax เพื่อแปลงผลลัพธ์ดิบให้เป็นความน่าจะเป็น
ข้อความที่ว่า "สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภท ผลลัพธ์ควรเป็นการกระจายความน่าจะเป็นระหว่างคลาส" รวบรวมแง่มุมพื้นฐานของวิธีการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภทได้อย่างแม่นยำ ด้วยการสร้างการแจกแจงความน่าจะเป็นตามคลาสต่างๆ เครือข่ายเหล่านี้จึงสามารถคาดการณ์ได้ละเอียดและให้ข้อมูลมากขึ้น ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงที่หลากหลาย
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch:
- หากต้องการจดจำภาพสีบนโครงข่ายประสาทเทียม เราจะต้องเพิ่มมิติอื่นจากการรับรู้ภาพระดับสีเทาหรือไม่
- ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถพิจารณาเลียนแบบเซลล์ประสาทในสมองด้วยการยิงได้หรือไม่?
- PyTorch สามารถนำมาเปรียบเทียบกับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- การสูญเสียนอกตัวอย่างถือเป็นการสูญเสียการตรวจสอบหรือไม่
- เราควรใช้บอร์ดเทนเซอร์เพื่อการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติของ PyTorch ที่รันโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมหรือ matplotlib ก็เพียงพอแล้วหรือไม่
- สามารถเปรียบเทียบ PyTorch กับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- การรันโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch เป็นกระบวนการที่ง่ายมากหรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถนำมาเปรียบเทียบกับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัวได้หรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดสร้างขึ้นคืออะไร?
- หากอินพุตเป็นรายการของอาร์เรย์ numpy ที่จัดเก็บ heatmap ซึ่งเป็นเอาต์พุตของ ViTPose และรูปร่างของไฟล์ numpy แต่ละไฟล์คือ [1, 17, 64, 48] สอดคล้องกับจุดสำคัญ 17 จุดในร่างกาย สามารถใช้อัลกอริทึมใดได้บ้าง
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch