The learning process for determining the optimal filter values in a CNN is done through a process called backpropagation, which is used in conjunction with an optimization algorithm, such as stochastic gradient descent (SGD) or Adam. The learning process aims to minimize a loss function, which measures the difference between the network's predictions and the true labels of the input data.

During training, the network is fed a batch of input images and their corresponding labels. The images are passed through the network, generating a prediction for each image. The loss function then calculates the difference between these predictions and the true labels. Backpropagation is used to compute the gradients of the loss with respect to the filter weights, and these gradients are used to update the filter weights by the optimizer.

This iterative process continues for a specified number of epochs or until a certain performance threshold is reached. As the network learns, the filter values are optimized to minimize the loss function, resulting in filters that can effectively detect task-specific features.

As for controlling the complexity of the learned filters, there are several ways to achieve this:

1. Adjust the filter size: Smaller filters will have fewer parameters, making the model simpler and less prone to overfitting. Conversely, larger filters will have more parameters, allowing the network to learn more complex features.

1. Use regularization techniques: Techniques such as L1 or L2 regularization can help prevent overfitting by penalizing large filter values. This encourages the model to learn simpler filters that are more likely to generalize well to new data.

1. Limit the number of filters: By using fewer filters in each convolutional layer, you reduce the number of trainable parameters and limit the complexity of the features that can be learned.

1. Control the depth of the network: Reducing the number of convolutional layers in the network limits the depth of features that can be learned, resulting in simpler filters.

These methods can help control the complexity of the learned filters and prevent overfitting, but it's essential to find the right balance to ensure the network still performs well on the task at hand. Too much simplification might result in the model underfitting the data and failing to learn meaningful features.
กระบวนการเรียนรู้เพื่อกำหนดค่าตัวกรองที่เหมาะสมที่สุดใน CNN ดำเนินการผ่านกระบวนการที่เรียกว่า backpropagation ซึ่งใช้ร่วมกับอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม เช่น stochastic gradient descent (SGD) หรือ Adam กระบวนการเรียนรู้มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดฟังก์ชันการสูญเสีย ซึ่งจะวัดความแตกต่างระหว่างการคาดการณ์ของเครือข่ายและป้ายกำกับที่แท้จริงของข้อมูลอินพุต ในระหว่างการฝึกอบรม เครือข่ายจะได้รับชุดรูปภาพอินพุตและป้ายกำกับที่เกี่ยวข้อง ภาพจะถูกส่งผ่านเครือข่าย สร้างการคาดการณ์สำหรับแต่ละภาพ ฟังก์ชันการสูญเสียจะคำนวณความแตกต่างระหว่างการคาดการณ์เหล่านี้กับป้ายกำกับที่แท้จริง Backpropagation ใช้เพื่อคำนวณการไล่ระดับสีของการสูญเสียโดยคำนึงถึงน้ำหนักตัวกรอง และการไล่ระดับสีเหล่านี้ใช้เพื่ออัปเดตน้ำหนักตัวกรองโดยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ กระบวนการทำซ้ำนี้จะดำเนินต่อไปตามจำนวนยุคที่ระบุ หรือจนกว่าจะถึงเกณฑ์ประสิทธิภาพที่กำหนด เมื่อเครือข่ายเรียนรู้ ค่าตัวกรองจะถูกปรับให้เหมาะสมเพื่อลดฟังก์ชันการสูญเสีย ส่งผลให้ตัวกรองสามารถตรวจจับคุณสมบัติเฉพาะงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ สำหรับการควบคุมความซับซ้อนของตัวกรองที่เรียนรู้ มีหลายวิธีในการบรรลุเป้าหมายนี้: 1. ปรับขนาดตัวกรอง: ตัวกรองขนาดเล็กจะมีพารามิเตอร์น้อยลง ทำให้แบบจำลองง่ายขึ้นและมีแนวโน้มที่จะมีการติดตั้งมากเกินไปน้อยลง ในทางกลับกัน ตัวกรองขนาดใหญ่จะมีพารามิเตอร์มากขึ้น ทำให้เครือข่ายสามารถเรียนรู้คุณลักษณะที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ 1. ใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน: เทคนิค เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 หรือ L2 สามารถช่วยป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไปโดยการลดค่าตัวกรองที่มีขนาดใหญ่ สิ่งนี้สนับสนุนให้โมเดลเรียนรู้ตัวกรองที่เรียบง่ายกว่าซึ่งมีแนวโน้มที่จะสรุปข้อมูลใหม่ได้ดี 1. จำกัดจำนวนตัวกรอง: การใช้ตัวกรองน้อยลงในแต่ละเลเยอร์แบบหมุนวน คุณจะลดจำนวนพารามิเตอร์ที่ฝึกได้และจำกัดความซับซ้อนของคุณลักษณะที่สามารถเรียนรู้ได้ 1. ควบคุมความลึกของเครือข่าย: การลดจำนวนเลเยอร์ convolutional ในเครือข่ายจะจำกัดความลึกของคุณสมบัติที่สามารถเรียนรู้ได้ ส่งผลให้ตัวกรองง่ายขึ้น วิธีการเหล่านี้สามารถช่วยควบคุมความซับซ้อนของตัวกรองที่เรียนรู้และป้องกันการติดตั้งมากเกินไป แต่จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องค้นหาสมดุลที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าเครือข่ายยังคงทำงานได้ดีกับงานที่มีอยู่ การลดความซับซ้อนมากเกินไปอาจส่งผลให้โมเดลมีข้อมูลไม่เพียงพอและไม่สามารถเรียนรู้คุณลักษณะที่สำคัญได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence