تحويل الانحدار اللوجستي إلى شبكة عصبية

تفهمك لمفهوم الـ Relu واضح، ولكن دمجه في النموذج الحالي يتطلب بعض التعديلات. في البداية، يجب عليك إضافة طبقة مخفية من الـ Relu بعد الـ softmax طبقة. هذه الطبقة الخفية ستحتوي على 1024 وحدة معالجة مخفية. هذا التغيير سيتطلب منك تعديل الوزن والانحياز ليتناسب مع هذه الطبقة الجديدة.

هناك تعديلات يجب عليك إجراؤها في النموذج الحالي:

1. تعريف وزن جديد وانحياز جديد للطبقة الخفية:

   pythonCopy code
   W_hidden = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 1024], stddev=0.1))
   b_hidden = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[1024]))
   

2. تعريف الطبقة الخفية وتطبيق الـ Relu عليها:

   pythonCopy code
   hidden_layer = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W_hidden) + b_hidden)
   

3. تعريف وزن جديد وانحياز جديد للطبقة النهائية:

   pythonCopy code
   W_output = tf.Variable(tf.truncated_normal([1024, 10], stddev=0.1))
   b_output = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10]))
   

4. تعريف الطبقة النهائية باستخدام الـ softmax:

   pythonCopy code
   y = tf.nn.softmax(tf.matmul(hidden_layer, W_output) + b_output)
   

بعد إجراء هذه التعديلات، ستكون قد قمت بتحويل نموذج الانحدار اللوجستي إلى شبكة عصبية مع طبقة مخفية تحتوي على 1024 وحدة معالجة مخفية وتستخدم الـ Relu كوظيفة نشاط.

بالتأكيد! عند تحويل نموذج الانحدار اللوجستي إلى شبكة عصبية مع طبقة مخفية تحتوي على 1024 وحدة معالجة مخفية وتستخدم الـ Relu كوظيفة نشاط، يجب مراعاة بعض النقاط الإضافية:

1. وظيفة الخسارة (Loss Function): يمكنك استخدام نفس وظيفة الخسارة التي استخدمتها في نموذج الانحدار اللوجستي، وهي تقوم بحساب خسارة النموذج بناءً على الفروقات بين التصنيفات الصحيحة والتصنيفات التي قام بها النموذج.

2. التحسين (Optimization): يمكنك استخدام نفس خوارزمية التحسين التي استخدمتها في نموذج الانحدار اللوجستي، مثل خوارزمية الانحدار التدريجي (Gradient Descent)، لتحسين الوزن والانحياز في النموذج.

3. دقة النموذج (Model Accuracy): يمكنك استخدام نفس مقياس الدقة الذي استخدمته في نموذج الانحدار اللوجستي، والذي يقيس دقة النموذج في تصنيف الصور الرقمية.

4. عدد الدورات التدريبية (Training Epochs): يمكنك زيادة عدد الدورات التدريبية لتحسين أداء النموذج، حيث يتعلم النموذج من البيانات التدريبية في كل دورة.

5. حجم الدُفعات (Batch Size): يمكنك تعيين حجم الدُفعات بحيث يكون مناسبًا لذاكرة النموذج وسرعة التدريب، حيث يؤثر حجم الدُفعات على كيفية تحديث الوزن والانحياز في كل دورة تدريبية.

باستخدام هذه الإرشادات، يمكنك تحويل نموذج الانحدار اللوجستي إلى شبكة عصبية مع طبقة مخفية تستخدم الـ Relu كوظيفة نشاط، وتحسين أداء النموذج لزيادة دقته في تصنيف الصور الرقمية.