شبکه ResNet-18 یک معماری شبکه عصبی پیچشی (CNN) از خانواده ResNet (Residual Network) است که توسط مایکروسافت ریسرچ در سال ۲۰۱۵ معرفی شد. این مدل به دلیل استفاده از Residual Blocks شناخته می‌شود که امکان آموزش شبکه‌های عمیق‌تر را فراهم کرده و مشکل ناپدید شدن گرادیان (Vanishing Gradient Problem) را کاهش می‌دهند.
🚀 در این محصول، پیادهسازی معماری ResNet-18 با استفاده از TensorFlow برای انجام وظایف طبقه‌بندی تصاویر ارائه شده است.
ویژگی‌های کلیدی
✅ Residual Blocks:
- هسته اصلی شبکه ResNet-18، همان Residual Blocks است که شامل اتصالات میان‌بر (Skip Connections) می‌شود.
- این اتصالات به شبکه اجازه می‌دهند یادگیری Identity Mappings را انجام دهد، که باعث بهبود عملکرد در شبکه‌های عمیق‌تر می‌شود.
✅ پیادهسازی با TensorFlow:
- این مدل با استفاده از TensorFlow، یکی از محبوب‌ترین فریمورک‌های یادگیری عمیق پیادهسازی شده است.
- سازگاری بالا با انواع سخت‌افزارها و پلتفرم‌ها.
✅ دیتاست CIFAR-10:
- این پیادهسازی شامل کدی برای بارگیری و پیش‌پردازش دیتاست CIFAR-10 است، که یکی از استانداردترین دیتاست‌ها برای طبقه‌بندی تصاویر محسوب می‌شود.
✅ ورودی و خروجی قابل تنظیم:
- مدل ResNet-18 را می‌توان برای ابعاد ورودی مختلف و تعداد کلاس‌های خروجی متفاوت تنظیم کرد، که آن را برای کاربردهای گوناگون مناسب می‌سازد.
✅ آموزش و ارزیابی:
- شامل کدی برای آموزش مدل با استفاده از بهینه‌ساز Adam و ارزیابی عملکرد آن بر روی مجموعه‌ی تست.
اجزای محصول
📌 Residual Block Function:
✅ تعریف ساختار یک Residual Block، شامل:
- لایه‌های کانولوشنی، نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)، و تابع فعال‌سازی ReLU.
- اتصال میان‌بر (Shortcut Connection) که یادگیری Residual را تسهیل می‌کند.
📌 مدل ResNet-18:
✅ تابع resnet18 مدل را با قرار دادن چندین Residual Block روی هم می‌سازد:
- شروع با یک لایه کانولوشنی اولیه، نرمال‌سازی دسته‌ای و ReLU.
- عبور از چندین Residual Block با اندازه فیلترهای افزایش‌یابنده.
- استفاده از لایه‌ی Global Average Pooling و یک لایه‌ی متراکم (Dense) برای طبقه‌بندی.
📌 بارگیری و پیش‌پردازش داده‌ها:
✅ کد برای:
- بارگیری دیتاست CIFAR-10.
- نرمال‌سازی مقادیر پیکسلی و تبدیل برچسب‌ها به فرمت One-Hot Encoded.
📌 آموزش و ارزیابی مدل:
✅ مدل با تنظیمات زیر کامپایل می‌شود:
- بهینه‌ساز Adam.
- تابع هزینه‌ی Categorical Cross-Entropy.
- آموزش برای تعداد مشخصی از Epochها و ارزیابی روی مجموعه‌ی تست.
- چاپ مقدار Loss و دقت نهایی روی test set.
نحوه استفاده از محصول
📌 نصب TensorFlow:
ابتدا مطمئن شوید که TensorFlow در محیط شما نصب شده است. اگر نصب نیست، می‌توانید با استفاده از pip آن را نصب کنید:
📌 اجرای کد:
- کد ارائه‌شده را می‌توان مستقیماً اجرا کرد تا مدل ResNet-18 روی دیتاست CIFAR-10 آموزش ببیند و ارزیابی شود.
- امکان تغییر ابعاد ورودی، تعداد کلاس‌ها، و سایر پارامترها برای نیازهای خاص شما فراهم است.
📌 شخصی‌سازی:
- مدل را می‌توان برای دیتاست‌ها و وظایف مختلف سفارشی‌سازی کرد.
- قابلیت تنظیم تعداد Residual Block، تعداد کلاس‌های خروجی، و ابعاد ورودی تصویر.
نمونه خروجی
📌 هنگام اجرای کد، خروجی شامل موارد زیر خواهد بود:
✅ نمایش پیشرفت train، شامل مقدار Loss و Accuracy برای هر Epoch.
✅ چاپ مقدار Loss و دقت مدل روی مجموعه‌ی تست.
✅ خلاصه‌ای از معماری مدل، شامل لایه‌ها و ابعاد خروجی هر لایه.
نتیجه‌گیری
🎯 این محصول یک پیادهسازی قدرتمند و انعطاف‌پذیر از معماری ResNet-18 با استفاده از TensorFlow ارائه می‌دهد.
✅ سادگی و قابلیت سفارشی‌سازی آن را به گزینه‌ای مناسب برای کاربردهای آموزشی و عملی در طبقه‌بندی تصاویر تبدیل می‌کند.
✅ مناسب برای مبتدیان و متخصصان یادگیری عمیق که می‌خواهند از شبکه‌های Residual در پروژه‌های خود استفاده کنند.
🚀 با استفاده از این پیادهسازی، می‌توانید قدرت شبکه‌های Residual را در پروژه‌های یادگیری عمیق خود تجربه کنید!
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.