ان پٹ چینلز کی تعداد، جو PyTorch میں nn.Conv2d فنکشن کا پہلا پیرامیٹر ہے، ان پٹ امیج میں فیچر میپس یا چینلز کی تعداد سے مراد ہے۔ یہ براہ راست تصویر کی "رنگ" اقدار کی تعداد سے متعلق نہیں ہے، بلکہ ان مخصوص خصوصیات یا نمونوں کی تعداد کی نمائندگی کرتا ہے جن سے نیٹ ورک سیکھ سکتا ہے۔
convolutional neural network (CNN) میں، ہر پرت متعدد فلٹرز یا دانا پر مشتمل ہوتی ہے جو خصوصیات کو نکالنے کے لیے ان پٹ امیج کے ساتھ جڑی ہوتی ہیں۔ یہ فلٹرز ان پٹ ڈیٹا میں موجود مختلف نمونوں یا خصوصیات کو سیکھنے کے لیے ذمہ دار ہیں۔ ان پٹ چینلز کی تعداد پرت میں استعمال ہونے والے فلٹرز کی تعداد کا تعین کرتی ہے۔
اس تصور کو سمجھنے کے لیے آئیے ایک مثال پر غور کریں۔ فرض کریں کہ ہمارے پاس آرجیبی امیج ہے جس کے طول و عرض 32×32 ہیں۔ تصویر کے ہر پکسل میں تین رنگین چینلز ہیں - سرخ، سبز اور نیلے رنگ۔ لہذا، ان پٹ امیج میں تین ان پٹ چینلز ہیں۔ اگر ہم اس تصویر کو 16 ان پٹ چینلز کے ساتھ ایک convolutional تہہ سے گزرتے ہیں، تو اس کا مطلب ہے کہ اس پرت میں 16 فلٹرز ہوں گے، جن میں سے ہر ایک ان پٹ امیج کے ساتھ مختلف خصوصیات کو نکالنے کے لیے کنولو ہو گا۔
متعدد ان پٹ چینلز کا مقصد ان پٹ ڈیٹا کے مختلف پہلوؤں یا خصوصیات کو حاصل کرنا ہے۔ امیجز کے معاملے میں، ہر چینل کو ایک مختلف فیچر میپ کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے جس میں مخصوص پیٹرن، جیسے کہ کنارے، بناوٹ، یا رنگ شامل ہیں۔ متعدد ان پٹ چینلز رکھنے سے، نیٹ ورک ان پٹ ڈیٹا کی مزید پیچیدہ نمائندگی سیکھ سکتا ہے۔
ان پٹ چینلز کی تعداد convolutional تہہ میں پیرامیٹرز کی تعداد کو بھی متاثر کرتی ہے۔ پرت میں ہر فلٹر وزن کا ایک چھوٹا میٹرکس ہوتا ہے جو تربیتی عمل کے دوران سیکھا جاتا ہے۔ پرت میں پیرامیٹرز کی تعداد کا تعین فلٹرز کے سائز اور ان پٹ اور آؤٹ پٹ چینلز کی تعداد سے ہوتا ہے۔ ان پٹ چینلز کی تعداد میں اضافہ پیرامیٹرز کی تعداد میں اضافہ کرتا ہے، جو نیٹ ورک کو زیادہ اظہار خیال کرنے کے ساتھ ساتھ کمپیوٹیشنل طور پر مہنگا بھی بنا سکتا ہے۔
nn.Conv2d فنکشن میں ان پٹ چینلز کی تعداد ان پٹ امیج میں فیچر میپس یا چینلز کی تعداد کو ظاہر کرتی ہے۔ یہ convolutional تہہ میں استعمال ہونے والے فلٹرز کی تعداد کا تعین کرتا ہے اور نیٹ ورک کی ان پٹ ڈیٹا کی پیچیدہ نمائندگی کو سیکھنے کی صلاحیت کو متاثر کرتا ہے۔
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؟
- 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؟
- ہم سی این این کے لیے تربیتی ڈیٹا کیسے تیار کرتے ہیں؟ اس میں شامل اقدامات کی وضاحت کریں۔
- 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