آموزش مستطیلی

"آموزش مستطیلی" به استراتژی آموزشی اشاره دارد که در آن تصاویر ورودی قبل از ورود به شبکه عصبی برای آموزش، تغییر اندازه یا برش داده می شوند تا نسبت ثابتی داشته باشند. در آموزش مستطیلی، نسبت تصاویر ورودی معمولاً متفاوت از نسبت تصاویر اصلی در مجموعه داده است. اینجا چگونگی کار آموزش مستطیلی است: تغییر اندازه یا برش: در آموزش مستطیلی، تصاویر ورودی تغییر اندازه یا برش داده می شوند تا نسبت ثابتی داشته باشند، که اغلب بر اساس ملاحظات عملی یا محدودیت های معماری شبکه عصبی انتخاب می شوند. این ممکن است شامل پد کردن یا برش دادن تصاویر ورودی برای جا به جایی در نسبت مورد نظر باشد. نرمال سازی: پس از تغییر اندازه یا برش، تصاویر ورودی معمولاً نرمال سازی می شوند تا اطمینان حاصل کنند که ارزش های پیکسل در تصاویر مختلف یکنواخت است. این مرحله نرمال سازی کمک می کند تا پایداری و همگرایی فرآیند آموزش را بهبود بخشد. آموزش: سپس تصاویر تغییر اندازه یا برش داده شده به شبکه عصبی برای آموزش داده می شوند. در طول آموزش، شبکه یاد می گیرد تا ویژگی ها را استخراج کند و بر اساس تصاویر ورودی مستطیلی پیش بینی کند. آموزش مستطیلی می تواند چندین مزیت ارائه دهد، از جمله: بهبود تعمیم: با آموزش مدل بر روی تصاویر ورودی با نسبت ثابت، آموزش مستطیلی می تواند به بهبود عملکرد تعمیم مدل کمک کند، به خصوص وقتی که نسبت تصاویر اصلی در مجموعه داده به طور گسترده ای متفاوت است. پیاده سازی ساده شده: آموزش مستطیلی می تواند پیاده سازی مدل شبکه عصبی را با اطمینان از اینکه تمام تصاویر ورودی دارای نسبت ثابتی هستند، ساده کند. این می تواند طراحی و آموزش معماری مدل را آسان تر کند. استفاده کارآمد از حافظه: تغییر اندازه یا برش دادن تصاویر ورودی به نسبت ثابت می تواند به بهینه سازی استفاده از حافظه در طول آموزش کمک کند، به خصوص وقتی که با منابع محاسباتی محدود مانند حافظه GPU کار می کنید. در کل، آموزش مستطیلی یک تکنیک مفید برای آموزش مدل های شبکه عصبی بر روی مجموعه داده ها با نسبت های متغیر است، و می تواند به بهبود عملکرد و کارایی فرآیند آموزش کمک کند.