Convolutional Neural Network (CNN) کے لیے تربیتی ڈیٹا کی تیاری میں ماڈل کی بہترین کارکردگی اور درست پیشین گوئیوں کو یقینی بنانے کے لیے کئی اہم اقدامات شامل ہیں۔ یہ عمل بہت اہم ہے کیونکہ تربیتی ڈیٹا کا معیار اور مقدار CNN کی نمونوں کو مؤثر طریقے سے سیکھنے اور عام کرنے کی صلاحیت کو بہت زیادہ متاثر کرتی ہے۔ اس جواب میں، ہم سی این این کے لیے تربیتی ڈیٹا کی تیاری میں شامل اقدامات کا جائزہ لیں گے۔
1. ڈیٹا اکٹھا کرنا:
تربیتی ڈیٹا کی تیاری کا پہلا قدم متنوع اور نمائندہ ڈیٹاسیٹ جمع کرنا ہے۔ اس میں تصاویر یا دیگر متعلقہ ڈیٹا اکٹھا کرنا شامل ہے جو کلاسوں یا زمروں کی پوری رینج کا احاطہ کرتا ہے جس پر CNN کو تربیت دی جائے گی۔ یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ ڈیٹاسیٹ متوازن ہے، یعنی ہر کلاس میں ایک جیسی تعداد میں نمونے ہیں، تاکہ کسی خاص طبقے کی طرف تعصب کو روکا جا سکے۔
2. ڈیٹا پری پروسیسنگ:
ایک بار ڈیٹاسیٹ جمع ہوجانے کے بعد، ڈیٹا کو معیاری بنانے اور معمول پر لانے کے لیے اسے پہلے سے پروسیس کرنا ضروری ہے۔ یہ قدم اعداد و شمار میں کسی بھی عدم مطابقت یا تغیرات کو دور کرنے میں مدد کرتا ہے جو CNN کے سیکھنے کے عمل میں رکاوٹ بن سکتا ہے۔ عام پری پروسیسنگ تکنیکوں میں تصاویر کو ایک مستقل سائز میں تبدیل کرنا، تصاویر کو ایک عام رنگ کی جگہ میں تبدیل کرنا (مثال کے طور پر، آر جی بی)، اور پکسل کی قدروں کو ایک خاص حد تک معمول بنانا شامل ہیں (مثلاً، [0، 1])۔
3. ڈیٹا بڑھانا:
ڈیٹا کو بڑھانا ایک تکنیک ہے جو موجودہ ڈیٹا میں مختلف تبدیلیوں کو لاگو کرکے تربیتی ڈیٹاسیٹ کے سائز کو مصنوعی طور پر بڑھانے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ یہ قدم اضافی تغیرات متعارف کرانے اور اوور فٹنگ کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ڈیٹا بڑھانے کی تکنیکوں کی مثالوں میں بے ترتیب گردش، ترجمہ، پلٹنا، زوم، اور چمک یا اس کے برعکس تبدیلیاں شامل ہیں۔ ان تبدیلیوں کو لاگو کر کے، ہم نئے تربیتی نمونے بنا سکتے ہیں جو اصل نمونوں سے قدرے مختلف ہوں، اس طرح ڈیٹا سیٹ کے تنوع میں اضافہ ہوتا ہے۔
4. ڈیٹا کی تقسیم:
تربیت یافتہ CNN کی کارکردگی کا جائزہ لینے اور اوور فٹنگ کو روکنے کے لیے، ڈیٹا سیٹ کو تین ذیلی سیٹوں میں تقسیم کرنا ضروری ہے: ٹریننگ سیٹ، توثیق سیٹ، اور ٹیسٹ سیٹ۔ تربیتی سیٹ کا استعمال CNN کو تربیت دینے کے لیے کیا جاتا ہے، توثیق کا سیٹ ہائپر پیرامیٹر کو ٹیون کرنے اور تربیت کے دوران ماڈل کی کارکردگی کو مانیٹر کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، اور ٹیسٹ سیٹ کا استعمال تربیت یافتہ CNN کی حتمی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ تجویز کردہ تقسیم کا تناسب عموماً تربیت کے لیے 70-80%، تصدیق کے لیے 10-15%، اور جانچ کے لیے 10-15% ہے۔
5. ڈیٹا لوڈنگ:
ڈیٹا سیٹ کے تقسیم ہونے کے بعد، ڈیٹا کو میموری میں موثر طریقے سے لوڈ کرنا ضروری ہے۔ اس مرحلے میں ڈیٹا لوڈرز یا جنریٹر بنانا شامل ہے جو بیچوں میں ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے لوڈ اور پری پروسیس کر سکتے ہیں۔ بیچ لوڈنگ متوازی پروسیسنگ کی اجازت دیتا ہے، جو تربیتی عمل کو تیز کرتا ہے اور میموری کی ضروریات کو کم کرتا ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا لوڈرز اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ سی این این ہر تربیتی تکرار کے دوران نمونوں کی متنوع رینج سے سیکھتا ہے، اس بات کو یقینی بنانے کے لیے مزید پری پروسیسنگ اقدامات کا اطلاق کر سکتے ہیں۔
6. ڈیٹا بیلنسنگ (اختیاری):
کچھ معاملات میں، ڈیٹاسیٹ میں عدم توازن ہو سکتا ہے، مطلب یہ ہے کہ بعض کلاسوں میں دوسروں کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم نمونے ہوتے ہیں۔ یہ متعصبانہ پیشین گوئیوں کا باعث بن سکتا ہے، جہاں CNN اکثریتی طبقے کی حمایت کرتا ہے۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، ڈیٹا سیٹ کو متوازن کرنے کے لیے اقلیتی طبقے کو اوور سیمپلنگ یا اکثریتی طبقے کو کم نمونہ بنانے جیسی تکنیکوں کو استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایک اور طریقہ یہ ہے کہ تربیت کے دوران کلاس کے وزن کا استعمال کیا جائے، جس سے کم نمائندگی شدہ کلاسوں کو زیادہ اہمیت دی جائے۔
7. ڈیٹا نارملائزیشن:
اس بات کو یقینی بنانے کے لیے نارملائزیشن ایک اہم قدم ہے کہ ان پٹ ڈیٹا میں صفر اوسط اور یونٹ کا فرق ہے۔ یہ عمل تربیتی عمل کو مستحکم کرنے اور سی این این کو مقامی منیما میں پھنسنے سے روکنے میں مدد کرتا ہے۔ عام نارملائزیشن کی تکنیکوں میں وسط کو گھٹانا اور ڈیٹاسیٹ کے معیاری انحراف سے تقسیم کرنا یا ڈیٹا کو ایک مخصوص حد تک پیمانہ کرنا شامل ہے (مثال کے طور پر، [-1، 1])۔ نارملائزیشن کو ٹریننگ اور ٹیسٹ ڈیٹا دونوں پر لگاتار لاگو کیا جانا چاہیے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ان پٹ ایک ہی رینج میں ہیں۔
CNN کے لیے تربیتی ڈیٹا کی تیاری میں ڈیٹا اکٹھا کرنا، پری پروسیسنگ، اضافہ، تقسیم، لوڈنگ، اور اختیاری طور پر توازن اور نارملائزیشن شامل ہے۔ ہر قدم اس بات کو یقینی بنانے میں اہم کردار ادا کرتا ہے کہ CNN ڈیٹا سے مؤثر طریقے سے سیکھ سکتا ہے اور درست پیشین گوئیاں کر سکتا ہے۔ ان اقدامات پر عمل کرکے، ہم CNN کو تربیت دینے کے لیے ایک مضبوط ٹریننگ پائپ لائن ترتیب دے سکتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات کنولیوشن عصبی نیٹ ورک (CNN):
- سب سے بڑا convolutional عصبی نیٹ ورک کیا ہے؟
- آؤٹ پٹ چینلز کیا ہیں؟
- ان پٹ چینلز کی تعداد کا کیا مطلب ہے (nn.Conv1d کا پہلا پیرامیٹر)؟
- تربیت کے دوران CNN کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے کچھ عام تکنیکیں کیا ہیں؟
- سی این این کی تربیت میں بیچ کے سائز کی کیا اہمیت ہے؟ یہ تربیتی عمل کو کیسے متاثر کرتا ہے؟
- ڈیٹا کو تربیت اور توثیق کے سیٹوں میں تقسیم کرنا کیوں ضروری ہے؟ توثیق کے لیے عام طور پر کتنا ڈیٹا مختص کیا جاتا ہے؟
- convolutional neural نیٹ ورک (CNN) کی تربیت میں اصلاح اور نقصان کے فنکشن کا مقصد کیا ہے؟
- سی این این کی تربیت کے دوران مختلف مراحل پر ان پٹ ڈیٹا کی شکل پر نظر رکھنا کیوں ضروری ہے؟
- کیا تصوراتی تہوں کو تصاویر کے علاوہ ڈیٹا کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟ ایک مثال پیش کریں۔
- آپ سی این این میں لکیری تہوں کے لیے مناسب سائز کا تعین کیسے کر سکتے ہیں؟
Convolution neural network (CNN) میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں