Bir arabayı gösteren veya göstermeyen 1.000.000 etiketli 200x200 görüntüden oluşan bir veri setiniz var. Bir görüntüde bir arabanın varlığını tespit etmek için hangi sinir ağı mimarisi ve çıktı katmanı seçimi en yüksek doğruluğu üretme olasılığına sahiptir?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Bir arabanın var olma olasılığını tahmin eden softmax çıktı katmanına sahip derin bir evrişimli sinir ağı (CNN)..
Neden bu cevap
Görüntü sınıflandırma görevleri için Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) en uygun mimaridir çünkü görüntülerdeki hiyerarşik özellikleri (kenarlar, dokular, şekiller) otomatik olarak öğrenmede üstündürler. Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP'ler) ise görüntülerin piksel verilerini düzleştirdiğinde uzamsal bilgiyi kaybeder. İkili sınıflandırma (araba var/yok) için, softmax aktivasyon fonksiyonu, her sınıfın olasılıklarını 0 ile 1 arasında olacak şekilde normalleştirir ve toplamları 1'e eşit olur, bu da olasılıksal yorumlama için idealdir. Doğrusal bir çıktı katmanı, çıktıyı belirli bir aralıkla sınırlamaz ve olasılık olarak yorumlanamaz.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez