Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
CNN (Convolutional Neural Network) modelinde aşağıdaki katmanlar ve bileşenler kullanılarak tanımlama yapılır:
- Convolutional Layer (Evrişim Katmanı): Görüntüyü ele alan ilk katmandır ve filtreler (kerneller) kullanarak görüntüdeki belirli özellikleri yakalar 12.
- Activation Functions (Aktivasyon Fonksiyonları): Genellikle ReLU (Rectified Linear Unit) kullanılır ve modelin doğrusal olmayan özellikleri öğrenmesini sağlar 13.
- Pooling Layer (Havuzlama Katmanı): Boyutsallığı azaltır ve önemli özellikleri koruyarak hesaplama karmaşıklığını düşürür 12.
- Fully Connected Layer (Tam Bağlantılı Katman): Evrişimli katmanlardan ve havuzlama katmanlarından geçen görüntüyü düz bir vektör haline getirir ve sınıflandırma için kullanır 13.
Model eğitimi sürecinde ise geniş bir etiketlenmiş veri seti kullanılır ve model, veriler üzerinde çalışarak doğru tahminler yapmayı öğrenir 3.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: