Сызыктуу классификатордук зонддор терең нейрон тармактарынын ичиндеги ортоңку катмарлар тарабынан үйрөнүлгөн өкүлчүлүктөрдү изилдөө үчүн колдонулган куралдар. Алар бул катмарлар кандай маалыматты же функцияларды коддоорун түшүнүү үчүн алдын ала даярдалган нейрон тармагынын белгилүү катмарларынын үстүнө жөнөкөй сызыктуу классификаторду кошууну камтыйт.
Сызыктуу классификациялык зонддордун ролу жана колдонулушу
-
Өкүлчүлүктөрдү иликтөө: Нейрондук тармактар өз катмарлары боюнча маалыматтардын иерархиялык өкүлчүлүктөрүн үйрөнүшөт. Сызыктуу зонддор тармактын ар кандай катмарларында кандай маалымат же функциялар коддолгондугун түшүнүүгө жардам берет.
-
Курулуш жана окутуу: Сызыктуу зондду түзүү үчүн, сиз алдын ала даярдалган нейрон тармагындагы белгилүү бир катмардын натыйжасын алып, бул өкүлчүлүктүн үстүнө өзүнчө сызыктуу классификаторду (логистикалык регрессия же SVM сыяктуу) үйрөтөсүз. Бул жаңы классификатор тандалган катмар тарабынан алынган өзгөчөлүктөрдүн негизинде максаттуу энбелгилерди же класстарды болжолдоого үйрөтүлгөн.
-
Тармактын ички өкүлчүлүктөрү менен байланышы: Зонддун салмактары (үйрөнгөн сызыктуу классификатор) тармак тарабынан үйрөнүлгөн өзгөчөлүктөр менен акыркы тапшырманын (мисалы, классификация) ортосундагы байланышты түшүнүүгө жардам берет. Бул салмактарды талдоо кайсы өзгөчөлүктөр же баштапкы маалыматтардагы маалымат тапшырма үчүн маанилүү экенин түшүнүүгө жардам берет.
-
Өкүлчүлүк мейкиндигине болгон көз караш: Сызыктуу зонддор маалымат катмарлар боюнча кандайча өзгөрүп жатканын баалоого мүмкүндүк берет. Алар белгилүү бир катмарлар конкреттүү өзгөчөлүктөргө көбүрөөк адистештирилгенин же айрым катмарлар көбүрөөк жалпы же тапшырмага тиешелүү маалыматты камтыганын көрсөтүшү мүмкүн.
Чектөөлөр жана кыйынчылыктар
-
Алдын ала үйрөтүлгөн моделдин сапатына сезгичтик: Сызыктуу зонддор алдын ала даярдалган моделдин сапатына көз каранды. Эгерде базалык тармак берилген тапшырма үчүн тиешелүү же пайдалуу функцияларды үйрөнбөсө, зонддор маанилүү түшүнүктөрдү бербей калышы мүмкүн.
-
Өкүлчүлүк кысуу: Терең тармактар көбүнчө катмарлар боюнча маалыматты кысып, сызыктуу зонддор үчүн бул кысылган өкүлчүлүктөрдү так чечүүнү жана чечмелөөнү кыйындатат.
-
Тапшырмага тиешелүү баа берүү: Зонддун түшүнүгү аны окутуу үчүн колдонулган конкреттүү тапшырма менен чектелиши мүмкүн. Бир тапшырма үчүн пайдалуу өкүлчүлүктөр башкасы үчүн анчалык маалыматтык болбошу мүмкүн.
-
Сызыктуу эмес трансформациялар: Сызыктуу зонддор жөнөкөй жана эффективдүү болгону менен, алар үйрөнүлгөн сүрөттөлүштөрдөгү татаал, сызыктуу эмес мамилелерди тартуу үчүн күрөшүшү мүмкүн.
Сызыктуу классификатор зонддору нейрондук тармактардын ортоңку катмарлары тарабынан үйрөнүлгөн репрезентациялар боюнча баалуу түшүнүктөрдү сунуш кылганы менен, алардын чектөөлөрү бар, атап айтканда, алардын алдын ала даярдалган моделге көз карандылыгына, алардын түшүнүгүнүн тапшырмага мүнөздүү мүнөзүнө жана комплекстүү, маалыматтардын ичиндеги сызыктуу эмес трансформациялар.
