פּלאַן אַ 3-שיכטע נעוראַל נעץ פֿאַר סאַלווינג די געגעבן פּראָבלעם.
דאָ איז אַ מעגלעך פּלאַן פֿאַר אַ 3-שיכטע נעוראַל נעץ פֿאַר קלאַסאַפייינג הינט און קאַץ: ** שיכטע 1: אַרייַנשרייַב שיכטע ** - דער שיכטע וועט באַקומען די אַרייַנשרייַב דאַטן, וואָס וועט זיין די פֿעיִקייטן פון די בילדער פון הינט און קאַץ. לאָמיר יבערנעמען אַז די בילדער זענען פּרעפּראָסעססעד און רעסיזעד צו אַ ספּעציפיש גרייס, זאָגן 64x64 בילדצעלן, און זענען אין גרייסקאַלע. אזוי, יעדער בילד וואָלט האָבן 64x64 = 4096 אַרייַנשרייַב בילדצעלן, וואָס וואָלט איבערזעצן צו 4096 אַרייַנשרייַב נוראַנז אין דעם שיכטע. ** שיכטע 2: פאַרבאָרגן שיכטע ** - דאָס איז אַ גאָר פארבונדן שיכטע וואָס וועט דינען ווי די ינטערמידיערי צווישן די אַרייַנשרייַב שיכטע און רעזולטאַט שיכטע. דאָ, מיר קענען קלייַבן אַ נומער פון נוראַנז באזירט אויף אונדזער געוואלט מדרגה פון קאַמפּלעקסיטי פֿאַר די מאָדעל. זאל ס זאָגן מיר קלייַבן 128 נוראַנז פֿאַר דעם פאַרבאָרגן שיכטע, מיט אַ רעקטאַפייד לינעאַר אַפּאַראַט (ReLU) ווי די אַקטאַוויישאַן פונקציע. **שיכטע 3: רעזולטאַט שיכטע** - דאָס איז די לעצט שיכטע פון די נעוראַל נעץ וואָס מאכט די לעצט פֿאָרויסזאָגן צי די אַרייַנשרייַב בילד איז פון אַ הונט אָדער אַ קאַץ. זינט דאָס איז אַ ביינערי קלאַסאַפאַקיישאַן פּראָבלעם, מיר דאַרפֿן בלויז איין נעוראָן אין דעם שיכטע, מיט די סיגמאָיד פונקציע ווי די אַקטאַוויישאַן פֿונקציע. די סיגמאָיד פֿונקציע וועט אַרויסלאָזן אַ מאַשמאָעס כעזשבן צווישן 0 און 1, רעפּריזענטינג די ליקעליהאָאָד פון די אַרייַנשרייַב בילד איז אָדער אַ הונט אָדער אַ קאַץ. א שוועל, אַזאַ ווי 0.5, איז באַשטימט צו מאַכן די לעצט קלאַסאַפאַקיישאַן: אויב די מאַשמאָעס כעזשבן איז גרעסער ווי אָדער גלייַך צו די שוועל, די בילד איז קלאַסאַפייד ווי אַ הונט, אַנדערש עס איז קלאַסאַפייד ווי אַ קאַץ. קוילעלדיק, דעם 3-שיכטע נעוראַל נעץ נעמט אין פּריפּראָסעססעד בילדער פון הינט און קאַץ, פּראַסעסאַז די אינפֿאָרמאַציע אין די פאַרבאָרגן שיכטע מיט די הילף פון די אַקטאַוויישאַן פונקציע, און אַוטפּוץ אַ כעזשבן רעפּריזענטינג די ליקעליהאָאָד פון די בילד בילאָנגינג צו איינער פון די צוויי קלאסן. פֿון דעם כעזשבן, מיר קענען מאַכן אונדזער לעצט קלאַסאַפאַקיישאַן מיט אַ שוועל.