קורס בינה מלאכותית : RB20 – שיעור 10 רשת CNN מעבדה מעשית
מתי נשתמש ?
1.Image recognition
2.Video recognition
3 image analysis
4.image classification
5.Media recreation
6.Recommendation system
7.Natural Language Processing
cnn layers in cnn
1.input layer -holds the image
2.convolution layer – filter and images (image matrix + filter [kernel] )
3.Activation layer –
4.pooling layer
5.fully connected layer
פילטר : הכפלה , סיכום
החישוב עצמו
עבור תמנות שאינן מרובועות
Activation layer – Relu –> (0, infinity)
Pooling layer – הורדת גודל התמונה
סוגים
Fully connected Layer
full structure
מעבדה
יצרנו משנה שיכיל את הסוגים בתוך משתנה של ה CLASSES
עוזרת לדיוק מהירות – NORMALIZATION
זה התמונה וזה צפרדע
עד עכשיו טענו את הנתונים – עכשיו נבנה את הרשת של הבינה מלאכותית
building the model CNN
המידע נישמר
מידע נעלם איבדנו עמודה אחרונה
Training the model
Model evaluation
הדיוק 0.74 שזה בסדר לא מעולה , אפשר להעלות את הדיוק על יד שינוי וישפור רכיבי הרשת
נדבדוק ידנית מספר ערכים מהרשת וניראה אם היא מדייקת
ניתן לראות שהמודל טעה
ניתן לראות מודול צדק
נבדוק הערכים של TEST ממול הניבוי
ניבדוק כמה מדוייק
