Ana sayfa
/
Teknoloji
/
Derin Ogrenme modellerinde Oxellik gikarma katmaninde hangi jelemler yapilir? (What operations are performed it Veri etiketleme [Data labeling Verion isleme [Data preprocessing] Simflandirma, regresyon [Classification, regression) Geriyaylhm, optimizasyon [Backpropagation optimization] Evrisim, aktivasyon, alt ornekleme [Convolution.activation, sub-sampling) Bu soruyu bos birakmak istiyorum

Soru

Derin Ogrenme modellerinde Oxellik gikarma katmaninde hangi jelemler yapilir? (What operations are performed it
Veri etiketleme [Data labeling
Verion isleme [Data preprocessing]
Simflandirma, regresyon [Classification, regression)
Geriyaylhm, optimizasyon [Backpropagation optimization]
Evrisim, aktivasyon, alt ornekleme [Convolution.activation, sub-sampling)
Bu soruyu bos birakmak istiyorum

Derin Ogrenme modellerinde Oxellik gikarma katmaninde hangi jelemler yapilir? (What operations are performed it Veri etiketleme [Data labeling Verion isleme [Data preprocessing] Simflandirma, regresyon [Classification, regression) Geriyaylhm, optimizasyon [Backpropagation optimization] Evrisim, aktivasyon, alt ornekleme [Convolution.activation, sub-sampling) Bu soruyu bos birakmak istiyorum

Çözüm

4.6204 Voting
avatar
Emrah
Elit · 8 yıl öğretmeni
Uzman doğrulaması

Cevap

Derin Öğrenme modellerinde, Oxellik gikarma katmanında (Pooling Layer) genellikle iki ana işlem yapılır:<br /><br />1. **Alt Örnekleme (Sub-sampling)**: Bu işlem, giren bir imajın boyutunu azaltarak hesaplama maliyetini düşürür ve overfitting riskini azaltır. Alt örnekleme yöntemleri arasında Max Pooling ve Average Pooling bulunur.<br /><br />2. **Aktivasyon Fonksiyonları**: Bu fonksiyonlar, katmandaki her bir pikselin çıkışını hesaplamak için kullanılır. Örneğin, ReLU (Rectified Linear Unit) ve tanh gibi aktivasyon fonksiyonları sıkça kullanılır.<br /><br />Bu katmanlar, derin öğrenme modellerinin yapısını ve performansını artırmada önemli bir rol oynar.
Derecelendirmek için tıklayın: