CNN

بالتأكيد، فهم كيفية تحديد الحالات التي تم فيها التنبؤ بشكل خاطئ في مجموعة الاختبار أمر مهم جدًا عند تطوير نماذج الشبكات العصبية العميقة. في هذا السياق، يمكنك استخدام العديد من الطرق لتحقيق هذا الهدف.

أولاً وقبل كل شيء، يجب عليك تدريب النموذج باستخدام مجموعة البيانات للتدريب، ومن ثم استخدامه لإجراء التنبؤات على مجموعة البيانات للاختبار. وبعد ذلك، يمكنك تحليل النتائج لمعرفة الحالات التي تم فيها التنبؤ بشكل غير صحيح.

في حالة استخدام شبكات الانتقاء العصبية العميقة بواسطة Keras، يمكنك استخدام الكود التالي لتحديد الحالات التي تم فيها التنبؤ بشكل خاطئ:

pythonCopy code
# تحديد الحالات التي تم فيها التنبؤ بشكل خاطئ
incorrect_indices = np.nonzero(predicted_classes != y_true)[0]

# عرض الحالات التي تم فيها التنبؤ بشكل خاطئ
for i, incorrect in enumerate(incorrect_indices):
    plt.imshow(X_test[incorrect].reshape(28,28), cmap='gray', interpolation='none')
    plt.title("Predicted {}, Class {}".format(predicted_classes[incorrect], y_true[incorrect]))
    plt.show()

تُظهر الشفرة أعلاه كيفية استخدام numpy للعثور على الفهرس (index) لجميع الحالات التي تم فيها التنبؤ بشكل خاطئ. بعد ذلك، يتم عرض الصور المقابلة لهذه الحالات بالاعتماد على الفهارس التي تم العثور عليها سابقًا.

هذه الطريقة تسمح لك بفحص الحالات التي تم فيها التنبؤ بشكل خاطئ وفهم الأخطاء التي يرتكبها النموذج. يمكنك أيضًا استخدام هذه المعلومات لتحسين أداء النموذج عن طريق تحديد الأمثلة التي تسببت في الأخطاء وإجراء التعديلات المناسبة على النموذج أو البيانات.

بمعرفة الحالات التي تم فيها التنبؤ بشكل خاطئ، يمكنك القيام بخطوات إضافية لتحليل هذه الأخطاء وتحسين أداء النموذج. إليك بعض الخطوات التي يمكن اتخاذها:

1. تحليل الأخطاء الشائعة: قم بفحص الحالات التي تم فيها التنبؤ بشكل خاطئ لفهم الأنماط الشائعة للأخطاء. هل هناك أنماط معينة في الصور يصعب على النموذج التنبؤ بها؟ هل هناك فئات معينة يصعب على النموذج تمييزها بشكل صحيح؟

2. تحسين البيانات: قد يكون من الضروري تحسين جودة بيانات التدريب، على سبيل المثال، يمكن إضافة مزيد من الصور المتنوعة أو إجراء عمليات تحسين الصور مثل التباين أو التوسيع.

3. ضبط النموذج: قم بتغيير معلمات النموذج أو هيكله بناءً على التحليل السابق للأخطاء. قد تحتاج إلى زيادة عدد الطبقات أو تغيير وظائف التنشيط، أو تطبيق تقنيات مثل الانتقال التدريجي (Transfer Learning).

4. تقنيات التصحيح: استخدم تقنيات مثل التعويض (Data Augmentation) لتحسين قدرة النموذج على التعامل مع تباين البيانات وتنوعها.

5. تحليل الأهمية: قم بتحليل أهمية الميزات (Feature Importance) لفهم السمات التي تؤثر بشكل كبير على الأداء العام للنموذج.

6. التجانس في التصنيف: تأكد من تجانس التصنيفات عند تحليل الأخطاء، وتحقق مما إذا كانت هناك تصنيفات متشابهة يصعب تمييزها بسبب التشابه في الصور.

7. التدريب الإضافي: قم بإجراء جولات إضافية من التدريب باستخدام البيانات المصححة أو النماذج المعدلة.

باستخدام هذه الخطوات، يمكنك تحسين أداء النموذج وزيادة دقته في التنبؤ بشكل صحيح. يجب أن يكون التحليل المستمر لأداء النموذج جزءًا أساسيًا من عملية تطوير النموذج، حيث يمكن أن يساعد في تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين وتطوير مستمر.

عند بناء شبكة عصبية تابعة للتصنيف الصور باستخدام Keras، قد تواجه بعض التحديات التي قد تبدو غير واضحة في البداية. في البداية، يظهر أن هناك بعض الارتباك حول شكل البيانات الخاص بك وكيفية تحديده في الشبكة. دعونا نقم بتفكيك المشكلات وإيضاحها.

أولاً وقبل كل شيء، يجدر بك أن تعرف أن الأبعاد المتوقعة للبيانات عند استخدام طبقة تحتوي على تصفية ثنائية الأبعاد (مثل Convolution2D) يتوقع أن تكون البيانات ثلاثية الأبعاد على الأقل. في حالتك، يبدو أن بيانات الإدخال الخاصة بك هي عبارة عن جملة تتألف من كلمات، حيث تكون كل كلمة عبارة عن متجه بأبعاد 100. وهنا يأتي التساؤل: هل تريد تحليل الجمل ككل أم تحليل كل كلمة على حدة؟

إذا كنت ترغب في تحليل الجمل ككل، فيمكنك تنظيم بيانات الإدخال الخاصة بك بحيث تكون أبعاد البيانات هي (عدد الكلمات في الجملة، أبعاد الكلمة)، وبالتالي تكون input_shape=(عدد الكلمات في الجملة، أبعاد الكلمة، 1) لتوضيح أن هناك بُعد إضافي.

لحل مشكلة “expected ndim=4” يمكنك تحديد input_shape=(عدد الكلمات في الجملة، أبعاد الكلمة، 1) في طبقة Convolution2D.

ثانيًا، بالنسبة للمشكلة في طبقة التنشيط، يجب أن تكون بيانات الإخراج من الطبقة السابقة بشكل ثنائي الأبعاد. وهذا يعني أنك قد تحتاج إلى تغيير شكل البيانات بين الطبقتين.

يمكنك استخدام Flatten layer بعد ال Convolution2D لتسطيح البيانات وجعلها ثنائية الأبعاد قبل إدخالها إلى الطبقة التالية. يمكنك إضافة الشيفرة التالية:

pythonCopy code
model.add(Flatten())

هذا يقوم بتسطيح البيانات وتحويلها إلى متجه ثنائي الأبعاد.

باختصار، لتصحيح مشكلتك، يمكنك تنظيم بيانات الإدخال لتكون بأبعاد مناسبة واستخدام Flatten layer لتسطيح البيانات قبل طبقة التنشيط.

لفهم الوضع بشكل أفضل، دعونا نوسع على بعض النقاط الرئيسية التي قد تكون مفيدة في فهم تحدياتك مع بناء شبكة Convolutional Neural Network (CNN) باستخدام Keras.

أولًا، عند تحديد input_shape في طبقة Convolution2D، يجب أن تكون أبعاد البيانات متوافقة مع توقعات الطبقة. في مثالك، إذا كانت كل جملة تتكون من 100 كلمة، وكل كلمة هي متجه ذو 100 أبعاد، فإن شكل البيانات يجب أن يكون (100, 100, 1) إذا كنت تريد معالجة الجمل ككل.

pythonCopy code
Convolution2D(10, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(100, 100, 1))

في هذا السياق، يجب أن تكون البيانات بشكل ثلاثي الأبعاد (وهي الحال عندما تُضاف البُعد الإضافي باستخدام input_shape=(100, 100, 1)) لتتناسب مع تصميم الطبقات الثنائية الأبعاد في CNN.

ثانيًا، بعد ال Convolutional layer، يُفضل عادةً إضافة طبقة تسطيح باستخدام Flatten() لتحويل البيانات إلى متجه ذو بُعدين قبل إدخالها إلى الطبقة التالية. ذلك لأن طبقة الـ Softmax التي تستخدم للتصنيف تتوقع بُعدًا ثنائي الأبعاد. قد يكون ذلك بسبب الطريقة التي يتم فيها تصميم الشبكة الخاصة بك.

pythonCopy code
model.add(Flatten())

هذه الطبقة تقوم بفك البيانات إلى متجه ذو بُعدين، وبالتالي يصبح من الممكن إضافة الطبقات الأخرى بشكل صحيح.

لفهم تفصيل أفضل حول تصميم النموذج وتحديد الأبعاد بشكل صحيح، يمكن استعراض كامل النموذج أو الجزء الذي يسبب المشاكل. ذلك يساعد في توفير مساعدة دقيقة وفعّالة.