PyTorch में कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) का आर्किटेक्चर इसके विभिन्न घटकों के डिज़ाइन और व्यवस्था को संदर्भित करता है, जैसे कि कन्वेन्शनल लेयर्स, पूलिंग लेयर्स, पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर्स और सक्रियण फ़ंक्शन। आर्किटेक्चर यह निर्धारित करता है कि नेटवर्क सार्थक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए इनपुट डेटा को कैसे संसाधित और परिवर्तित करता है। इस उत्तर में, हम इसके प्रमुख घटकों और उनकी कार्यक्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए, PyTorch में CNN की वास्तुकला का एक विस्तृत और व्यापक विवरण प्रदान करेंगे।
सीएनएन में आमतौर पर क्रमिक तरीके से व्यवस्थित कई परतें होती हैं। पहली परत आम तौर पर एक कनवल्शनल परत होती है, जो इनपुट डेटा पर कनवल्शन का मौलिक संचालन करती है। कनवल्शन में सुविधाओं को निकालने के लिए इनपुट डेटा में सीखने योग्य फ़िल्टर (जिसे कर्नेल के रूप में भी जाना जाता है) का एक सेट लागू करना शामिल है। प्रत्येक फ़िल्टर अपने वजन और इनपुट के स्थानीय ग्रहणशील क्षेत्र के बीच एक डॉट उत्पाद निष्पादित करता है, जिससे एक फीचर मैप तैयार होता है। ये फ़ीचर मैप इनपुट डेटा के विभिन्न पहलुओं, जैसे किनारे, बनावट या पैटर्न को कैप्चर करते हैं।
कनवल्शनल परत के बाद, एक गैर-रेखीय सक्रियण फ़ंक्शन को फीचर मानचित्रों पर तत्व-वार लागू किया जाता है। यह नेटवर्क में गैर-रैखिकता का परिचय देता है, जिससे यह इनपुट और आउटपुट के बीच जटिल संबंधों को सीखने में सक्षम होता है। सीएनएन में उपयोग किए जाने वाले सामान्य सक्रियण कार्यों में ReLU (रेक्टिफाइड लीनियर यूनिट), सिग्मॉइड और टैन शामिल हैं। गायब हो रही ग्रेडिएंट समस्या को कम करने में इसकी सादगी और प्रभावशीलता के कारण ReLU का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
सक्रियण फ़ंक्शन के बाद, महत्वपूर्ण विशेषताओं को संरक्षित करते हुए फीचर मानचित्रों के स्थानिक आयामों को कम करने के लिए अक्सर एक पूलिंग परत को नियोजित किया जाता है। पूलिंग ऑपरेशन, जैसे अधिकतम पूलिंग या औसत पूलिंग, फीचर मैप को गैर-अतिव्यापी क्षेत्रों में विभाजित करते हैं और प्रत्येक क्षेत्र के भीतर मूल्यों को एकत्रित करते हैं। यह डाउनसैंपलिंग ऑपरेशन नेटवर्क की कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करता है और इसे इनपुट में विविधताओं के लिए अधिक मजबूत बनाता है।
इनपुट डेटा से तेजी से अमूर्त और उच्च-स्तरीय सुविधाओं को निकालने के लिए कनवल्शनल, सक्रियण और पूलिंग परतों को आम तौर पर कई बार दोहराया जाता है। यह प्रत्येक संकेंद्रित परत में फिल्टर की संख्या बढ़ाकर या कई संकेंद्रित परतों को एक साथ रखकर प्राप्त किया जाता है। नेटवर्क की गहराई इसे निम्न-स्तरीय और उच्च-स्तरीय दोनों सुविधाओं को कैप्चर करते हुए, इनपुट के पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व को सीखने की अनुमति देती है।
एक बार फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया पूरी हो जाने के बाद, आउटपुट को 1डी वेक्टर में समतल किया जाता है और एक या अधिक पूरी तरह से जुड़ी परतों से गुजारा जाता है। ये परतें एक परत के प्रत्येक न्यूरॉन को अगली परत के प्रत्येक न्यूरॉन से जोड़ती हैं, जिससे जटिल संबंधों को सीखने की अनुमति मिलती है। पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें आमतौर पर नेटवर्क की अंतिम परतों में सीखी गई विशेषताओं को वांछित आउटपुट में मैप करने के लिए उपयोग की जाती हैं, जैसे कि छवि वर्गीकरण कार्यों में वर्ग संभावनाएं।
नेटवर्क के प्रदर्शन और सामान्यीकरण को बेहतर बनाने के लिए विभिन्न तकनीकों को लागू किया जा सकता है। नियमितीकरण तकनीकों, जैसे ड्रॉपआउट या बैच सामान्यीकरण, का उपयोग ओवरफिटिंग को रोकने और अनदेखे डेटा को सामान्यीकृत करने की नेटवर्क की क्षमता में सुधार करने के लिए किया जा सकता है। ड्रॉपआउट प्रशिक्षण के दौरान बेतरतीब ढंग से न्यूरॉन्स के एक अंश को शून्य पर सेट करता है, जिससे नेटवर्क को अनावश्यक प्रतिनिधित्व सीखने के लिए मजबूर होना पड़ता है। बैच सामान्यीकरण प्रत्येक परत में इनपुट को सामान्य करता है, आंतरिक सहसंयोजक बदलाव को कम करता है और प्रशिक्षण प्रक्रिया को तेज करता है।
PyTorch में CNN का आर्किटेक्चर इसके घटकों की व्यवस्था और डिज़ाइन को शामिल करता है, जिसमें कनवल्शनल लेयर्स, एक्टिवेशन फ़ंक्शंस, पूलिंग लेयर्स और पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर्स शामिल हैं। ये घटक इनपुट डेटा से सार्थक विशेषताओं को निकालने और सीखने के लिए एक साथ काम करते हैं, जिससे नेटवर्क सटीक भविष्यवाणियां या वर्गीकरण करने में सक्षम होता है। आर्किटेक्चर को सावधानीपूर्वक डिजाइन करके और नियमितीकरण जैसी तकनीकों को शामिल करके, नेटवर्क के प्रदर्शन और सामान्यीकरण में सुधार किया जा सकता है।
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