Neural Structured Learning (NSL) este un cadru de învățare automat dezvoltat de Google care permite antrenamentul rețelelor neuronale folosind semnale structurate în plus față de intrările de caracteristici standard. Acest cadru este util în special în scenariile în care datele au o structură inerentă care poate fi valorificată pentru a îmbunătăți performanța modelului. În contextul de a avea multe imagini cu pisici și câini, NSL poate fi aplicat pentru a îmbunătăți procesul de învățare prin încorporarea relațiilor dintre imagini în procesul de formare.
Un mod în care NSL poate fi aplicat în acest scenariu este prin utilizarea regularizării graficelor. Regularizarea graficului implică construirea unui grafic în care nodurile reprezintă puncte de date (imagini cu pisici și câini în acest caz) iar marginile reprezintă relații între punctele de date. Aceste relații pot fi definite pe baza similitudinii dintre imagini, cum ar fi imaginile care sunt similare vizual fiind conectate printr-o margine în grafic. Prin încorporarea acestei structuri grafice în procesul de instruire, NSL încurajează modelul să învețe reprezentări care respectă relațiile dintre imagini, ceea ce duce la o generalizare și robustețe îmbunătățite.
Atunci când antrenează o rețea neuronală folosind NSL cu regularizarea graficului, modelul învață nu numai din valorile brute ale pixelilor imaginilor, ci și din relațiile codificate în grafic. Acest lucru poate ajuta modelul să generalizeze mai bine la datele nevăzute, deoarece învață să capteze structura de bază a datelor dincolo de exemple individuale. În contextul imaginilor cu pisici și câini, acest lucru ar putea însemna că modelul învață caracteristici care sunt specifice fiecărei clase, dar surprinde și asemănările și diferențele dintre cele două clase pe baza relațiilor din grafic.
Pentru a răspunde la întrebarea dacă NSL poate produce imagini noi pe baza imaginilor existente, este important să clarificăm că NSL în sine nu generează imagini noi. În schimb, NSL este folosit pentru a îmbunătăți procesul de antrenament al unei rețele neuronale prin încorporarea semnalelor structurate, cum ar fi relațiile grafice, în procesul de învățare. Scopul NSL este de a îmbunătăți capacitatea modelului de a învăța din datele furnizate, mai degrabă decât de a genera noi puncte de date.
NSL poate fi aplicat pentru antrenarea rețelelor neuronale pe seturi de date cu relații structurate, cum ar fi imagini cu pisici și câini, prin încorporarea regularizării graficelor pentru a capta structura de bază a datelor. Acest lucru poate duce la îmbunătățirea performanței modelului și la generalizare prin valorificarea relațiilor dintre punctele de date în plus față de caracteristicile brute ale datelor.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Cum se poate folosi un strat de încorporare pentru a atribui automat axele adecvate pentru o diagramă de reprezentare a cuvintelor ca vectori?
- Care este scopul poolingului maxim într-un CNN?
- Cum se aplică procesul de extracție a caracteristicilor într-o rețea neuronală convoluțională (CNN) recunoașterii imaginilor?
- Este necesar să folosiți o funcție de învățare asincronă pentru modelele de învățare automată care rulează în TensorFlow.js?
- Care este parametrul pentru numărul maxim de cuvinte API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Poate fi folosit API-ul TensorFlow Keras Tokenizer pentru a găsi cele mai frecvente cuvinte?
- Ce este TOCO?
- Care este relația dintre un număr de epoci dintr-un model de învățare automată și acuratețea predicției din rularea modelului?
- API-ul pack vecins din Neural Structured Learning of TensorFlow produce un set de date de antrenament augmentat bazat pe date grafice naturale?
- Ce este API-ul pack neighbors în Neural Structured Learning al TensorFlow?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals