تصویر کی شناخت کے کاموں پر لاگو convolutional neural نیٹ ورک (CNN) کے عمل میں فیچر نکالنا ایک اہم مرحلہ ہے۔ CNNs میں، فیچر نکالنے کے عمل میں درست درجہ بندی کی سہولت کے لیے ان پٹ امیجز سے بامعنی خصوصیات کو نکالنا شامل ہے۔ یہ عمل ضروری ہے کیونکہ امیجز سے خام پکسل ویلیوز درجہ بندی کے کاموں کے لیے براہ راست موزوں نہیں ہیں۔ متعلقہ خصوصیات کو نکال کر، CNNs تصاویر کے اندر پیٹرن اور شکلوں کو پہچاننا سیکھ سکتے ہیں، جس سے وہ اشیاء یا اداروں کے مختلف طبقوں کے درمیان فرق کر سکتے ہیں۔
CNNs میں خصوصیت نکالنے کے عمل میں عام طور پر convolutional تہوں کا استعمال شامل ہوتا ہے۔ یہ پرتیں ان پٹ امیج پر فلٹرز کا اطلاق کرتی ہیں، جنہیں کرنل بھی کہا جاتا ہے۔ ہر فلٹر ان پٹ امیج پر اسکین کرتا ہے، فیچر میپ تیار کرنے کے لیے عنصر کے حساب سے ضرب اور سمیشن آپریشنز انجام دیتا ہے۔ فیچر کے نقشے مخصوص پیٹرن یا ان پٹ امیج میں موجود خصوصیات کو پکڑتے ہیں، جیسے کہ کنارے، بناوٹ، یا شکلیں۔ convolutional تہوں میں متعدد فلٹرز کا استعمال CNNs کو مختلف مقامی درجہ بندیوں میں خصوصیات کے متنوع سیٹ کو نکالنے کی اجازت دیتا ہے۔
convolutional تہوں کے بعد، CNNs میں اکثر ایکٹیویشن فنکشنز جیسے ReLU (Rectified Linear Unit) شامل ہوتے ہیں تاکہ ماڈل میں غیر خطوطی کو متعارف کرایا جا سکے۔ غیر لکیری ایکٹیویشن فنکشنز CNNs کو ڈیٹا کے اندر پیچیدہ تعلقات اور نمونوں کو سیکھنے کے قابل بنانے کے لیے اہم ہیں۔ پولنگ پرتیں، جیسے زیادہ سے زیادہ پولنگ یا اوسط پولنگ، پھر عام طور پر سب سے زیادہ متعلقہ معلومات کو برقرار رکھتے ہوئے خصوصیت کے نقشوں کے مقامی طول و عرض کو کم کرنے کے لیے لاگو کیا جاتا ہے۔ پولنگ ان پٹ امیجز میں تغیرات کے لیے نیٹ ورک کو مزید مضبوط بنانے میں مدد کرتا ہے اور کمپیوٹیشنل پیچیدگی کو کم کرتا ہے۔
convolutional اور pooling تہوں کے بعد، نکالی گئی خصوصیات کو ایک ویکٹر میں چپٹا کر دیا جاتا ہے اور ایک یا زیادہ مکمل طور پر منسلک تہوں سے گزر جاتا ہے۔ یہ پرتیں درجہ بندی کے طور پر کام کرتی ہیں، نکالی گئی خصوصیات کو متعلقہ آؤٹ پٹ کلاسوں میں نقشہ بنانا سیکھتی ہیں۔ حتمی مکمل طور پر منسلک پرت عام طور پر ملٹی کلاس درجہ بندی کے کاموں کے لیے طبقاتی امکانات پیدا کرنے کے لیے سافٹ میکس ایکٹیویشن فنکشن کا استعمال کرتی ہے۔
تصویر کی شناخت کے لیے CNN میں فیچر نکالنے کے عمل کو واضح کرنے کے لیے، لباس کی تصاویر کی درجہ بندی کی مثال پر غور کریں۔ اس منظر نامے میں، CNN مختلف قسم کے لباس کی اشیاء، جیسے جوتے، شرٹ یا پتلون کے لیے منفرد ساخت، رنگ، اور پیٹرن جیسی خصوصیات کو نکالنا سیکھے گا۔ لیبل لگے ہوئے کپڑوں کی تصاویر کے ایک بڑے ڈیٹاسیٹ پر کارروائی کرکے، CNN ان مخصوص خصوصیات کی درست شناخت اور درجہ بندی کرنے کے لیے اپنے فلٹرز اور وزن کو بار بار ایڈجسٹ کرے گا، بالآخر اسے اعلیٰ درستگی کے ساتھ غیر دیکھی ہوئی تصاویر پر پیشین گوئیاں کرنے کے قابل بنائے گا۔
تصویر کی شناخت کے لیے فیچر نکالنا CNNs کا ایک بنیادی جزو ہے، جو ماڈل کو ان پٹ امیجز میں متعلقہ پیٹرن اور خصوصیات کے درمیان سیکھنے اور فرق کرنے کے قابل بناتا ہے۔ convolutional تہوں، ایکٹیویشن فنکشنز، پولنگ لیئرز، اور مکمل طور پر منسلک پرتوں کے استعمال کے ذریعے، CNNs درست درجہ بندی کے کاموں کو انجام دینے کے لیے بامعنی خصوصیات کو مؤثر طریقے سے نکال سکتے ہیں اور فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول:
- ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
- CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
- کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
- TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
- کیا TensorFlow Keras Tokenizer API کو اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- TOCO کیا ہے؟
- مشین لرننگ ماڈل میں کئی عہدوں اور ماڈل کو چلانے سے پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان کیا تعلق ہے؟
- کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
- نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
- کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ کو ڈیٹا کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے جس کے لیے کوئی قدرتی گراف نہیں ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals میں دیکھیں