Sinir Ağları ve Derin Öğrenme — II : İkili Sınıflandırma

Sinir ağları ve derin öğrenme yazı dizimin ikinci yazısında, ikili sınıflandırma konusuna değineceğiz. Ilk yaziya buradan erisebilirsiniz.
Katmanlarınızdan geçen girdiden almak istediğiniz sonuç ya 1 yada 0’dır. Yani sinir ağınıza yanda ki kedi resmini girdi olarak verdiğinizde 1 (bu bir kedi) yada 0 (bu bir kedi değil) gibi bir sonuç almanız gerekli.

Bunun için resminizin RGB (Red — Green — Blue) değerlerine bakmanız ve bunu 1 sutun ve n satırlık bir matris ile vektörize etmeniz gerekmektedir. Bu resmin 64X64’lük bir resim oldugunu kabul edersek, elde edeceğiniz matrisin satır sayısı olan n şu şekilde bulunur.

Bu girdiniz katmanlarınıza X girdisi olarak girerek size bir Y çıktısı verecek.

Elimizdeki örneklerin test edilmesi gerekiyor. Bu yüzden bir dizi de Mtest verisine ihtiyacımız var. Mtest verileri etiketlenmiş verilerdir. Yani test verilerinin kedi resmi olup olmadığı bellidir

“Shape” dizi içindeki satır ve sütunlarda kaç adet nesne varsa onun sayısını verir, verdiği çıktı (a,b) şeklindedir. Birincisi yani a satırdır ikincisi ise yani b ise sütündür.