আমি ডিপ ড্রিম সম্পর্কে এই সাইটে কয়েকটি প্রশ্ন দেখেছি, তবে তাদের মধ্যে কেউই আসলে ডিপড্রিম, বিশেষত কী করছে তা নিয়ে কথা বলে মনে হচ্ছে না। যতদূর আমি একত্রিত হয়েছি তারা মনে হয় যে তারা উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনটি পরিবর্তন করেছে এবং ব্যাকপ্রোপেশনও বদলেছে যাতে ওজন আপডেট করার পরিবর্তে তারা ইনপুট চিত্র আপডেট করে।
আমি ভাবছি গুগল কি করেছে ঠিক কেউ জানেন কিনা। তারা তাদের একটি নিবন্ধে উল্লেখ করেছে যে তারা বেইসিয়ান প্রিজনদের চাপিয়ে দেওয়ার সময় তাদের অপ্টিমাইজেশন চালায় এবং এর সাথে আমি কল্পনা করতে পারি যে প্রতিটি লেবেলের জন্য একটি চিত্র ছড়িয়ে দেওয়ার জন্য নিউরাল নেট পাওয়া এতটা কঠিন নয় - আমরা কেবলমাত্র লেবেলটি সেট করতে পারি, এবং তারপরে সেই অনুযায়ী ইনপুট ভেক্টরটি অনুকূলিত করুন।
যাইহোক, গভীর স্বপ্নের আকর্ষণীয় অংশটি হ'ল এটি প্রতি স্তরটি এটি করে এবং এই ক্ষেত্রে আমি প্রতিটা স্তর উপায়ে বিশদগুলিকে কীভাবে জোর দেয় তা আমি নিশ্চিত নই।
অবশ্যই কোনও ছবিতে খাওয়ানো প্রতিটি নিউরনে আপনাকে মান দেবে, তবে তারপরে আমরা কীভাবে সেই তথ্যটি মূল চিত্রটিতে অতিরঞ্জিত করতে ব্যবহার করতে পারি? আমি এ সম্পর্কে কোনও বিস্তারিত লেখার জন্য সংগ্রাম করেছি।
তথ্যসূত্র: এখানে vzn একটি অনুরূপ প্রশ্নের উত্তর দিয়েছে: https://cs.stackexchange.com/a/44857/49671
এই লিঙ্কটি থেকে, এখানে ডিপড্রিমের একটি বাস্তবায়ন রয়েছে: http://auduno.com/post/125362849838/visualizing-googlenet-classes
এখানে আলোচনা করা হিসাবে এটি বৈশিষ্ট্যগুলির অতিরঞ্জিততার প্রস্তাব দেয় না: http://googleresearch.blogspot.com/2015/06/inceptionism-म-
যেখানে তারা উভয়ই নির্দিষ্ট ক্লাস এবং বিশেষ স্তরগুলির দৃশ্যায়ন দেখায় এবং বলে:
আমরা কোন বৈশিষ্ট্যটি নেটওয়ার্কটি প্রসারিত করতে চাই তা নির্দিষ্ট করে দেওয়ার পরিবর্তে, আমরা নেটওয়ার্কটিকে সেই সিদ্ধান্ত নিতে পারি। এক্ষেত্রে আমরা কেবল নেটওয়ার্কটিকে একটি স্বেচ্ছাসেবী চিত্র বা ফটো ফিড করি এবং নেটওয়ার্কটিকে ছবিটি বিশ্লেষণ করতে দিন। এরপরে আমরা একটি স্তর বাছাই করি এবং নেটওয়ার্কটি যা সনাক্ত করেছে তা বাড়ানোর জন্য বলি।