Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и заработать деньги.
Нейросеть видит фото, используя свою архитектуру и обученные параметры. Обычно нейросети для обработки изображений используют сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN), которые специально разработаны для анализа и классификации изображений.
Когда фото подается на вход нейросети, оно проходит через различные слои нейросети, включая сверточные слои, слои пулинга и полносвязные слои. В сверточных слоях нейросеть обнаруживает различные признаки изображения, такие как границы, текстуры или формы. Затем эти признаки объединяются в слоях пулинга, чтобы уменьшить размерность данных и сделать их более устойчивыми к малым изменениям в изображении. Наконец, полносвязные слои принимают эти признаки и классифицируют изображение в соответствии с обученными параметрами нейросети.
Обучение нейросети для видения фото включает в себя подачу большого количества размеченных изображений на вход нейросети и корректировку ее параметров с помощью методов оптимизации, таких как обратное распространение ошибки. Это позволяет нейросети «научиться» распознавать и классифицировать изображения на основе общих признаков, которые она извлекает из тренировочных данных.
Напишите, почему вы считаете данный ответ недопустимым: