সিএনএনগুলির ইনপুট হিসাবে পাশের চিত্রগুলি সহ অ-চিত্রযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে যুক্ত করা যায়


14

আমি কুয়াশার অবস্থার (3 শ্রেণি) চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। যাইহোক, প্রায় প্রতিটি 150.000 চিত্রের জন্য আমার কাছে চারটি আবহাওয়া সংক্রান্ত পরিবর্তনশীলও পাওয়া যায় যা চিত্রগুলির ক্লাস পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করতে পারে। আমি ভাবছিলাম যে কীভাবে আমি বিদ্যমান সিএনএন কাঠামোর সাথে আবহাওয়া পরিবর্তনগুলি (যেমন তাপমাত্রা, বাতাসের গতি) যুক্ত করতে পারি যাতে এটি শ্রেণিবদ্ধকরণে সহায়তা করতে পারে।

আমি ইতিমধ্যে যা ভাবতে পারি তার মধ্যে সিএনএন পাশাপাশি আরও একটি (ছোট) ফিডফর্ডার নিউরাল নেট তৈরি করা এবং তারপরে সিএনএন স্তরগুলির আউটপুট এবং ঘন স্তরে নন-ইমেজ নিউরাল নেট এর লুকানো স্তরগুলি একে অপরের সাথে সংযুক্ত করা হয়।

দ্বিতীয় উপায়টি সম্পর্কে আমি ভাবতে পারি কেবল এই বৈশিষ্ট্যগুলিকে ঘন স্তরের সাথে যোগাযোগ করা। তবে, এক্ষেত্রে অ-চিত্রের ভেরিয়েবলগুলি (আমার মনে হয়) কেবল রৈখিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হবে।

মডেলটিতে নন-ইমেজ বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করার জন্য অন্য কোনও (আরও ভাল) উপায় আছে? এবং আমার কাছে থাকা পরিমাণের পরিমাণ বিবেচনা করে পরামর্শমূলক পদ্ধতি কী হবে?

আমার আর একটি প্রশ্ন হ'ল এই নন-ইমেজ বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে প্রশিক্ষণ নেওয়ার সময় আমার কি কনভোলশনাল স্তরগুলি জমাতে হবে? রেসনেট -১ 18 এর এই স্তরগুলি (যা ইমেজনেটে ​​প্রাক-প্রশিক্ষিত হিসাবে শুরু করা হয়েছিল) ইমেজগুলি ব্যবহার করে ইতিমধ্যে সূক্ষ্ম সুর করা হয়েছে। আমার ধারণা হ'ল আমার এগুলি হিমশীতল রাখা উচিত এবং কেবল ঘন স্তরকে হিমায়িত করা উচিত, কারণ এখানে কেবলমাত্র নন-চিত্র বৈশিষ্ট্যগুলি চিত্রের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে 'যোগাযোগ' করতে আসে (আগে সিএনএন-তে নয়)। আমি যদি এতে ভুল হয়ে থাকি তবে দয়া করে তাই বলুন!


আপনি GAN, VAE এর মতো কিছু জেনারেটরি মডেলের মাধ্যমে অতিরিক্ত_মুখে থাকা এবং চিত্রগুলির মধ্যে যোগদানের বিতরণকে মডেল করতে পারেন। তারপরে আপনি সুপ্ত ভেরিয়েবলগুলি পেতে পারেন এবং এটি তত্ত্বাবধানের মানদণ্ড দিয়ে ব্যবহার করতে পারেন
ফাদি বকৌরা

আমি নিজেও একইরকম পরিস্থিতিতে আছি। আমি ভবিষ্যতে 15 মিনিটের ক্যামেরার কাছাকাছি থাকা সৌর প্যানেলের আউটপুটটি দেখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে আমি গত 15 মিনিট ধরে আকাশের চিত্রগুলির একটি স্ট্যাক ব্যবহার করছি। আমি সম্প্রতি বেশ কয়েকটি আবহাওয়া বৈশিষ্ট্যগুলিকে খেলতে আনার সিদ্ধান্ত নিয়েছি (আপনার চিত্রের মতো প্রতিটি চিত্রের জন্য একটি)। আপনার প্রথম পরামর্শটি দ্বিতীয়টির চেয়ে বেশ ভাল কাজ করেছে (ঘন স্তরটিতে সরাসরি গ্রাফিকাল বৈশিষ্ট্যগুলি সংযোজনের)। সুনির্দিষ্টভাবে বলতে গেলে, দ্বিতীয় পরামর্শটি সাধারণীকরণের সাথে সমস্যাগুলির দিকে পরিচালিত করে। আমি দেখতে পেয়েছি যে কোনও কারণে আমি এখনও ব্যাখ্যা করতে পারি না, ব্যাচনরম স্তরটি গ্রাফিকাল ফাইকে স্বাভাবিক করতে সক্ষম হয় নি
বিগনেশ ভেনুগোপাল

@ বিগনেশে ভেনুগোপাল দয়া করে মন্তব্যে আমাকে উল্লেখ করুন অন্যথায় আমাকে অবহিত করা যায় না। তোমার প্রশ্নটি কি? :)
মিডিয়া

আমি কীভাবে আমার নেটওয়ার্কগুলিতে গতি এবং থ্রোটল এবং স্টিয়ারিং এঙ্গেলটি সংযুক্ত করতে পারি? আপনি দয়া করে কত ঘন যুক্ত ঘন সম্পর্কে ব্যাখ্যা করতে পারেন? এটি নির্ভর করে কি?
নাসরিনজাগারী

উত্তর:


10

আমার সমাধানটি আপনার প্রথম প্রস্তাবের মতো তবে হালকা পরিবর্তন।

  1. আপনার কনভোলজিনাল স্তরগুলি তৈরি করুন এবং সমতল স্তর পর্যন্ত এগুলি স্ট্যাক করুন। এই নেটওয়ার্কটি চিত্রের ডেটা দিয়ে খাওয়ানো উচিত।
  2. আপনার অ্যাক্টিভেশন মানচিত্র ফ্ল্যাট করুন
  3. পছন্দসই সংখ্যক নিউরন এবং স্তর সহ একটি সংযুক্ত নেটওয়ার্ক তৈরি করুন।
  4. কনভ্যুশনাল নেট এবং সম্পূর্ণ সংযুক্ত নেট এর সমতল স্তর আউটপুট সংযুক্ত করুন।
  5. কিছু ঘন স্তর যুক্ত করুন এবং এগুলি শেষ স্তরের সাথে সংযুক্ত করুন যা আপনার শ্রেণিগুলি উপস্থাপন করে।

আপনি এই স্থাপত্যের জন্য প্রথাগত ব্যয় ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন use


কেরাসে, আপনি Concatenate()স্তরগুলি দিয়ে এটি করতে পারেন ?
লিভো

হ্যাঁ. একে অপরের পাশাপাশি রাখার জন্য তাদেরকে সম্মতি জানানো উচিত।
মিডিয়া

আমি ব্যবহার করব Concatenate()বা concatenate()স্তর? আমি পার্থক্যটি বলতে পারি না
লিভো

এটি আপনার নেটওয়ার্ক তৈরির উপায়ের উপর নির্ভর করে। যাইহোক, আপনি প্রতিটি আর্গুমেন্ট তালিকা দেখতে পারেন। তারা পৃথক। আপনি এখানে একবার দেখে নিতে পারেন ।
মিডিয়া
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.