ในตัวอย่างที่กำหนดของโมเดล Keras ในด้านปัญญาประดิษฐ์ มีการใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานหลายฟังก์ชันในเลเยอร์ ฟังก์ชันการเปิดใช้งานมีบทบาทสำคัญในโครงข่ายประสาทเทียมเนื่องจากนำเสนอความไม่เป็นเชิงเส้น ทำให้เครือข่ายสามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ ใน Keras สามารถระบุฟังก์ชันการเปิดใช้งานสำหรับแต่ละเลเยอร์ของโมเดลได้ ทำให้มีความยืดหยุ่นในการออกแบบสถาปัตยกรรมเครือข่าย
ฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ใช้ในเลเยอร์ของโมเดล Keras ในตัวอย่างมีดังนี้:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU เป็นหนึ่งในฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ใช้บ่อยที่สุดในการเรียนรู้เชิงลึก มันถูกกำหนดเป็น f(x) = max(0, x) โดยที่ x คืออินพุตของฟังก์ชัน ReLU ตั้งค่าลบทั้งหมดเป็นศูนย์และคงค่าบวกไว้ไม่เปลี่ยนแปลง ฟังก์ชันการเปิดใช้งานนี้มีประสิทธิภาพในการคำนวณและช่วยลดปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไป
2. Softmax: Softmax มักใช้ในชั้นสุดท้ายของปัญหาการจำแนกประเภทหลายชั้น มันแปลงเอาต์พุตของเลเยอร์ก่อนหน้าเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นในคลาส Softmax ถูกกำหนดเป็น f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])) โดยที่ x[i] เป็นอินพุตของฟังก์ชันสำหรับคลาส i และผลรวมจะถูกนำไปใช้ทั้งหมด ชั้นเรียน ค่าเอาต์พุตของฟังก์ชันซอฟต์แม็กซ์รวมกันได้สูงสุด 1 ทำให้เหมาะสำหรับการตีความความน่าจะเป็น
3. Sigmoid: Sigmoid เป็นฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่เป็นที่นิยมซึ่งใช้ในปัญหาการจำแนกเลขฐานสอง มันจับคู่อินพุตกับค่าระหว่าง 0 ถึง 1 ซึ่งแสดงถึงความน่าจะเป็นของอินพุตที่เป็นของคลาสบวก ซิกมอยด์กำหนดเป็น f(x) = 1/(1 + exp(-x)) มีความราบรื่นและแยกความแตกต่างได้ ทำให้เหมาะสำหรับอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมตามการไล่ระดับสี
4. Tanh (ไฮเปอร์โบลิกแทนเจนต์): Tanh คล้ายกับฟังก์ชัน sigmoid แต่จับคู่อินพุตกับค่าระหว่าง -1 ถึง 1 ซึ่งถูกกำหนดเป็น f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(ประสบการณ์(x) + ประสบการณ์(-x)). Tanh มักใช้ในเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ของโครงข่ายประสาทเทียมเนื่องจากแนะนำความไม่เป็นเชิงเส้นและช่วยในการจับรูปแบบที่ซับซ้อน
ฟังก์ชันการเปิดใช้งานเหล่านี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมต่างๆ และได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในงานการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ สิ่งสำคัญคือต้องเลือกฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่เหมาะสมตามปัญหาในมือและลักษณะของข้อมูล
เพื่อแสดงให้เห็นถึงการใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานเหล่านี้ ลองพิจารณาตัวอย่างง่ายๆ ของโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการจำแนกภาพ เลเยอร์อินพุตจะรับค่าพิกเซลของรูปภาพ และเลเยอร์ที่ตามมาจะใช้การดำเนินการแบบ Convolutional ตามด้วยการเปิดใช้งาน ReLU เพื่อดึงคุณลักษณะต่างๆ เลเยอร์สุดท้ายใช้การเปิดใช้งาน softmax เพื่อสร้างความน่าจะเป็นของรูปภาพที่อยู่ในคลาสต่างๆ
ฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ใช้ในเลเยอร์ของโมเดล Keras ในตัวอย่างที่กำหนด ได้แก่ ReLU, softmax, sigmoid และ tanh แต่ละฟังก์ชันเหล่านี้ทำหน้าที่ตามวัตถุประสงค์เฉพาะและได้รับเลือกตามข้อกำหนดของปัญหา การทำความเข้าใจเกี่ยวกับบทบาทของฟังก์ชันการเปิดใช้งานเป็นสิ่งสำคัญในการออกแบบสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่มีประสิทธิภาพ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง:
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- โหมดกระตือรือร้นป้องกันฟังก์ชันการคำนวณแบบกระจายของ TensorFlow หรือไม่
- โซลูชันระบบคลาวด์ของ Google สามารถใช้เพื่อแยกการประมวลผลออกจากพื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อการฝึกอบรมโมเดล ML ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้หรือไม่
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เสนอการรับและกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้นหรือไม่
- เป็นไปได้ไหมที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยพลการโดยไม่มีอาการสะดุด
- เมื่อใช้ CMLE การสร้างเวอร์ชันจำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกหรือไม่
- CMLE สามารถอ่านจากข้อมูลที่เก็บข้อมูล Google Cloud และใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมที่ระบุเพื่อการอนุมานได้หรือไม่
- Tensorflow สามารถใช้สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) ได้หรือไม่
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมในความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง