ਇੱਕ CNN ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ

CNN ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਡੀਮੈਸਟੀਫਾਈ ਕਰਨਾ

ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ (FC) ਪਰਤ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਇੱਕ ਰਹੱਸ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਗੁੰਝਲਤਾ ਗਣਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੋਡ ਕਿਵੇਂ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (ANNs) ਦੇ ਉਲਟ, CNN ਵਿੱਚ FC ਪਰਤ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅਕਸਰ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋ!

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਉਲਝਦੇ ਹਨ, ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਅਕਸਰ ਅਧੂਰੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰੀਸਾਈਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਹੋ। 🧩

ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ FC ਲੇਅਰ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੋਡ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਾਂਗੇ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨੋਡ ਲਈ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸਮਝ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਾਕੀ ਦੇ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋਗੇ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ, ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ FC ਪਰਤ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ।

ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੱਧੇ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ FC ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੱਕ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਰੋਸ਼ਨ ਕਰਾਂਗੇ। ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਅਲਵਿਦਾ ਕਹੋ ਅਤੇ ਸਮਝ ਲਈ ਹੈਲੋ-ਆਓ ਅੰਦਰ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ! 🚀

ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਲੇਅਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ

ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ a ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੋਡ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜਿਆ (FC) ਇੱਕ CNN ਦੀ ਪਰਤ ਪਿਛਲੀ ਪਰਤ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਰਤਾਂ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਲਿੰਕਾਂ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹਰੇਕ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਹਰ ਨੋਡ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੀ ਹੈ NumPy. ਇਨਪੁਟ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਵਜ਼ਨ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਨੋਡ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਿਰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ReLU) ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟਸ ਵਜੋਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ; ਵਜ਼ਨ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। 🖼️

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਮਲਟੀਪਲ ਨੋਡਾਂ ਲਈ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਗੁਣਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ 2D ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਸ਼ਲ ਪਹੁੰਚ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਨੋਡਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਅਤੇ ReLU ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਲੇਅਰ ਦੇ ਅੰਤਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਪਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ ਆਕਾਰ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰੇ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। 😊

ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ PyTorch, ਤੀਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਨ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਂਸਰ ਅਤੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। PyTorch ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇਨਪੁਟਸ, ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਗੁਣਾ ਕਰਨਾ ਹੈ torch.matmul() ਫੰਕਸ਼ਨ. ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੰਗਲੀ ਜੀਵ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਇਹ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਦਮ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ CNNs ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਣ CNN ਵਿੱਚ FC ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਰਗ ਹੈ। 🚀

# Import necessary library
import numpy as np
# Define inputs to the fully connected layer (e.g., from previous convolutional layers)
inputs = np.array([0.5, 0.8, 0.2])  # Example inputs
# Define weights for the first node in the hidden layer
weights_node1 = np.array([0.4, 0.7, 0.3])
# Define bias for the first node
bias_node1 = 0.1
# Calculate the output for node 1
node1_output = np.dot(inputs, weights_node1) + bias_node1
# Apply an activation function (e.g., ReLU)
node1_output = max(0, node1_output)
# Print the result
print(f"Output of Node 1: {node1_output}")

# Import necessary library
import numpy as np
# Define inputs to the fully connected layer
inputs = np.array([0.5, 0.8, 0.2])
# Define weights matrix (rows: nodes, columns: inputs)
weights = np.array([[0.4, 0.7, 0.3],  # Node 1
                    [0.2, 0.9, 0.5]]) # Node 2
# Define bias for each node
biases = np.array([0.1, 0.2])
# Calculate outputs for all nodes
outputs = np.dot(weights, inputs) + biases
# Apply activation function (e.g., ReLU)
outputs = np.maximum(0, outputs)
# Print the results
print(f"Outputs of Hidden Layer: {outputs}")

# Import PyTorch
import torch
# Define inputs as a tensor
inputs = torch.tensor([0.5, 0.8, 0.2])
# Define weights and biases
weights = torch.tensor([[0.4, 0.7, 0.3],  # Node 1
                          [0.2, 0.9, 0.5]]) # Node 2
biases = torch.tensor([0.1, 0.2])
# Calculate outputs
outputs = torch.matmul(weights, inputs) + biases
# Apply ReLU activation
outputs = torch.nn.functional.relu(outputs)
# Print results
print(f"Outputs of Hidden Layer: {outputs}")

# Import unittest library
import unittest
# Define the test case class
class TestNodeCalculation(unittest.TestCase):
    def test_single_node(self):
        inputs = np.array([0.5, 0.8, 0.2])
        weights_node1 = np.array([0.4, 0.7, 0.3])
        bias_node1 = 0.1
        expected_output = max(0, np.dot(inputs, weights_node1) + bias_node1)
        self.assertEqual(expected_output, 0.86)
    def test_multiple_nodes(self):
        inputs = np.array([0.5, 0.8, 0.2])
        weights = np.array([[0.4, 0.7, 0.3],
                            [0.2, 0.9, 0.5]])
        biases = np.array([0.1, 0.2])
        expected_outputs = np.maximum(0, np.dot(weights, inputs) + biases)
        np.testing.assert_array_almost_equal(expected_outputs, np.array([0.86, 0.98]))
# Run the tests
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

CNN ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ

ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ (FC) ਪਰਤਾਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਤੋਂ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਹਰ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਿੱਖੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਘਣੀ ਮੈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਸਥਾਨਿਕ ਲੜੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, FC ਪਰਤਾਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਦੀ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ, FC ਪਰਤ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਖੋਜੀ ਵਸਤੂ ਪੈਦਲ ਹੈ ਜਾਂ ਸੜਕ ਦਾ ਚਿੰਨ੍ਹ। 🚗

ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ ਜੋ FC ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ। ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੋਡ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਸੁਮੇਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਖਾਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ FC ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਕਸਰ ਸਮੁੱਚੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਅੰਕ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, FC ਪਰਤ ਪਿਕਸਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ (0-9) ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ✍️

ਜਦੋਂ ਕਿ FC ਪਰਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਘਣੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਡਰਾਪਆਉਟ ਵਰਗੀਆਂ ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਰਗਰਮ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਡਰਾਪਆਉਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ FC ਪਰਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਜ਼ਮੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।