Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникatsiяларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги тошкент ахборот технологиялари университети

Convolutional Neural
1.Ma’lumot
ImageNet - bu taxminan 22 000 ga tegishli 15 milliondan ortiq yorliqli yuqori aniqlikdagi tasvirlardan iborat ma'lumotlar to'plami.
toifalar. Tasvirlar internetdan to'plangan va Amazonning Mechanical Turk olomon manbalari vositasidan foydalangan holda inson etiketkalari tomonidan etiketlangan. 2010 yildan boshlab, Pascal Visual Object qismi sifatida
Challenge, har yili o'tkaziladigan ImageNet keng miqyosli vizual tanish bo'yicha tanlov.
(ILSVRC) o'tkazildi. ILSVRC har birida taxminan 1000 ta tasvirga ega ImageNet-ning kichik to'plamidan foydalanadi
1000 toifalar. Hammasi bo'lib, taxminan 1,2 million o'quv tasvirlari, 50 000 tasdiqlash tasvirlari va
150 000 ta sinov tasvirlari

ILSVRC-2010 ILSVRC ning yagona versiyasi boʻlib, u uchun test toʻplami belgilari mavjud, shuning uchun bu

ko'p tajribalarimizni o'tkazgan versiyamiz. Biz ham o'z modelimizni kiritganimizdan beri
ILSVRC-2012 tanlovi, 6-bo'limda biz ma'lumotlar to'plamining ushbu versiyasi bo'yicha natijalarimizni quyidagicha xabar qilamiz
test to'plamining teglari mavjud emas. ImageNet-da ikkita xato darajasi haqida xabar berish odatiy holdir:
top-1 va top-5, bu erda top-5 xato darajasi to'g'ri yorliqli test tasvirlarining ulushi
model tomonidan eng ehtimoliy deb hisoblangan beshta yorliq qatoriga kirmaydi.

ImageNet o'zgaruvchan o'lchamli tasvirlardan iborat bo'lib, bizning tizimimiz doimiy kirish o'lchovliligini talab qiladi. Shuning uchun, biz tasvirlarni 256 × 256 ruxsat etilgan aniqlikka tushirdik.

to'rtburchaklar tasvirni o'zgartirish uchun biz avval tasvirni o'zgartirdik, shunda qisqa tomoni 256 uzunlikda bo'ladi, keyin esa
olingan tasvirdan markaziy 256×256 yamoqni kesib tashladi. Biz tasvirlarni oldindan qayta ishlamadik
har bir pikseldan ta'lim to'plami bo'yicha o'rtacha faollikni ayirish bundan mustasno, har qanday boshqa usulda. Shunday qilib
biz tarmog'imizni piksellarning (markazlashtirilgan) xom RGB qiymatlariga o'rgatganmiz.


2.Arxitekturasi
Tarmog'imiz arxitekturasi 2-rasmda jamlangan. U sakkizta o'rganilgan qatlamni o'z ichiga oladi —
beshta konvolyutsiyali va uchtasi to'liq bog'langan. Quyida biz ba'zi roman yoki g'ayrioddiylarni tasvirlaymiz
tarmog'imiz arxitekturasining xususiyatlari. 3.1-3.4 bo'limlar bizning taxminimiz bo'yicha tartiblangan
ularning ahamiyati, birinchi navbatda, eng muhimi.