ফিচার এক্সট্রাকশন হল কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ যা ইমেজ রিকগনিশন টাস্কে প্রয়োগ করা হয়। সিএনএন-এ, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়াটি সঠিক শ্রেণিবিন্যাসের সুবিধার্থে ইনপুট চিত্রগুলি থেকে অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি নিষ্কাশন জড়িত। এই প্রক্রিয়াটি অত্যাবশ্যক কারণ ইমেজ থেকে কাঁচা পিক্সেল মান শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্য সরাসরি উপযুক্ত নয়। প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে, সিএনএনগুলি চিত্রগুলির মধ্যে নিদর্শন এবং আকারগুলি চিনতে শিখতে পারে, তাদের বিভিন্ন শ্রেণীর বস্তু বা সত্তার মধ্যে পার্থক্য করতে সক্ষম করে।
সিএনএন-এর বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়ায় সাধারণত কনভোলিউশনাল লেয়ার ব্যবহার করা হয়। এই স্তরগুলি ইনপুট ছবিতে ফিল্টার প্রয়োগ করে, যা কার্নেল নামেও পরিচিত। প্রতিটি ফিল্টার ইনপুট ইমেজ জুড়ে স্ক্যান করে, একটি বৈশিষ্ট্য মানচিত্র তৈরি করতে উপাদান-ভিত্তিক গুণ এবং সমষ্টি ক্রিয়া সম্পাদন করে। ফিচার ম্যাপ ইনপুট ইমেজে উপস্থিত নির্দিষ্ট প্যাটার্ন বা বৈশিষ্ট্যগুলি ক্যাপচার করে, যেমন প্রান্ত, টেক্সচার বা আকার। কনভোলিউশনাল লেয়ারে একাধিক ফিল্টারের ব্যবহার CNN-কে বিভিন্ন স্থানিক শ্রেণিবিন্যাসে বৈচিত্র্যময় বৈশিষ্ট্যের সেট বের করতে দেয়।
কনভোলিউশনাল লেয়ারের পরে, সিএনএন প্রায়শই মডেলে অ-রৈখিকতা প্রবর্তনের জন্য ReLU (রেক্টিফায়েড লিনিয়ার ইউনিট) এর মতো সক্রিয়করণ ফাংশন অন্তর্ভুক্ত করে। অ-রৈখিক অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলি CNN-কে ডেটার মধ্যে জটিল সম্পর্ক এবং নিদর্শনগুলি শিখতে সক্ষম করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। পুলিং স্তরগুলি, যেমন সর্বোচ্চ পুলিং বা গড় পুলিং, সাধারণত সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক তথ্য বজায় রেখে বৈশিষ্ট্য মানচিত্রের স্থানিক মাত্রা কমাতে প্রয়োগ করা হয়। পুলিং ইনপুট ইমেজের বৈচিত্র্যের জন্য নেটওয়ার্ককে আরও শক্তিশালী করতে সাহায্য করে এবং গণনাগত জটিলতা হ্রাস করে।
কনভোলিউশনাল এবং পুলিং লেয়ারগুলি অনুসরণ করে, নিষ্কাশিত বৈশিষ্ট্যগুলি একটি ভেক্টরে সমতল করা হয় এবং এক বা একাধিক সম্পূর্ণভাবে সংযুক্ত স্তরগুলির মধ্য দিয়ে চলে যায়। এই স্তরগুলি শ্রেণীবদ্ধকারী হিসাবে কাজ করে, এক্সট্র্যাক্ট করা বৈশিষ্ট্যগুলি সংশ্লিষ্ট আউটপুট ক্লাসে ম্যাপ করতে শেখে। চূড়ান্ত সম্পূর্ণভাবে সংযুক্ত স্তরটি সাধারণত বহু-শ্রেণীর শ্রেণিবিন্যাসের কাজের জন্য শ্রেণী সম্ভাব্যতা তৈরি করতে একটি সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন ফাংশন নিযুক্ত করে।
চিত্র সনাক্তকরণের জন্য একটি CNN-এ বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া চিত্রিত করতে, পোশাকের চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার উদাহরণ বিবেচনা করুন। এই পরিস্থিতিতে, সিএনএন বিভিন্ন ধরণের পোশাকের আইটেম যেমন জুতা, শার্ট বা প্যান্টের জন্য অনন্য টেক্সচার, রঙ এবং প্যাটার্নের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে শিখবে। লেবেলযুক্ত পোশাকের চিত্রগুলির একটি বৃহৎ ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে, CNN এই স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যগুলিকে সঠিকভাবে সনাক্ত করতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে তার ফিল্টার এবং ওজনগুলিকে পুনরাবৃত্তভাবে সামঞ্জস্য করবে, শেষ পর্যন্ত এটিকে উচ্চ নির্ভুলতার সাথে অদেখা চিত্রগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম করবে৷
ফিচার এক্সট্রাকশন হল ইমেজ রিকগনিশনের জন্য CNN-এর একটি মৌলিক উপাদান, যা মডেলটিকে ইনপুট ইমেজের মধ্যে প্রাসঙ্গিক প্যাটার্ন এবং বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে শিখতে এবং পার্থক্য করতে সক্ষম করে। কনভোলিউশনাল লেয়ার, অ্যাক্টিভেশন ফাংশন, পুলিং লেয়ার এবং সম্পূর্ণভাবে সংযুক্ত লেয়ার ব্যবহারের মাধ্যমে, CNN সঠিক শ্রেণীবিভাগের কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য কার্যকরভাবে অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে এবং লাভ করতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল:
- ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
- সিএনএন-এ সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
- TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- TOCO কি?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ প্যাক প্রতিবেশী API কী?
- নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং কি এমন ডেটার সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে যার জন্য কোন প্রাকৃতিক গ্রাফ নেই?
EITC/AI/TFF টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন