فلش‌کارت‌های آموزشی تشخیص تصویر با شبکه‌های پروتوتایپی و یادگیری چندنمونه‌ای

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص تصویر با شبکه‌های پروتوتایپی و یادگیری چندنمونه‌ای

موضوع کلی: یادگیری ماشین و بینایی ماشین

موضوع میانی: یادگیری چندنمونه‌ای و تشخیص تصویر با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تشخیص تصویر و چالش کمبود داده‌های برچسب‌گذاری‌شده
• 2. مفهوم یادگیری چندنمونه‌ای در بینایی ماشین
• 3. تفاوت یادگیری چندنمونه‌ای با یادگیری نظارت‌شده کلاسیک
• 4. ساختار مسئله‌های Few-Shot Learning
• 5. تعریف Support Set و Query Set
• 6. اپیزودها و نقش آن‌ها در آموزش مدل‌های چندنمونه‌ای
• 7. مسئله‌های N-Way K-Shot و نحوه طراحی آن‌ها
• 8. یادگیری متریک و نقش آن در تشخیص نمونه‌های جدید
• 9. فضای ویژگی و مفهوم Embedding در تشخیص تصویر
• 10. استخراج ویژگی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 11. انتخاب معماری مناسب برای استخراج ویژگی
• 12. نرمال‌سازی و پیش‌پردازش تصاویر برای Few-Shot Learning
• 13. ساخت دیتاست اپیزودیک برای آموزش
• 14. تقسیم‌بندی کلاس‌ها میان مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 15. جلوگیری از نشت اطلاعات میان کلاس‌های آموزش و آزمون
• 16. ایجاد اپیزودهای N-Way K-Shot در عمل
• 17. مفهوم Prototype در یادگیری چندنمونه‌ای
• 18. محاسبه بردار Prototype برای هر کلاس
• 19. میانگین‌گیری Embeddingهای نمونه‌های Support
• 20. نمایش کلاس‌ها با مراکز برداری
• 21. فاصله اقلیدسی در فضای Embedding
• 22. فاصله کسینوسی برای مقایسه نمونه‌ها
• 23. مقایسه معیارهای مختلف فاصله
• 24. انتخاب تابع فاصله مناسب برای شبکه‌های پروتوتایپی
• 25. معماری پایه شبکه‌های پروتوتایپی
• 26. فرآیند عبور نمونه‌های Support از شبکه
• 27. فرآیند عبور نمونه‌های Query از شبکه
• 28. محاسبه Prototypeهای کلاس‌ها
• 29. محاسبه فاصله Query تا Prototypeها
• 30. تبدیل فاصله‌ها به احتمال کلاس‌ها
• 31. تابع هزینه شبکه‌های پروتوتایپی
• 32. مشتق‌گیری و بهینه‌سازی مدل
• 33. پس‌انتشار خطا در معماری Prototype-Based
• 34. آموزش اپیزودیک شبکه‌های پروتوتایپی
• 35. انتخاب Batch و تعداد اپیزودهای آموزشی
• 36. تنظیم نرخ یادگیری و سایر ابرپارامترها
• 37. تأثیر تعداد Shot بر عملکرد مدل
• 38. تأثیر تعداد Way بر دشواری مسئله
• 39. مقایسه One-Shot و Few-Shot Learning
• 40. مقایسه Prototype Networks با روش‌های Classification معمول
• 41. مقایسه Prototype Networks با Nearest Neighbor
• 42. مقایسه Prototype Networks با Siamese Networks
• 43. مقایسه Prototype Networks با Matching Networks
• 44. مقایسه Prototype Networks با Relation Networks
• 45. نقش کیفیت Embedding در عملکرد Prototype Networks
• 46. بهبود استخراج ویژگی برای تشخیص چندنمونه‌ای
• 47. استفاده از Backboneهای ازپیش‌آموزش‌دیده
• 48. Fine-Tuning در شرایط کمبود داده
• 49. Transfer Learning برای Few-Shot Image Recognition
• 50. مقابله با Overfitting در مجموعه‌های کوچک
• 51. افزایش داده برای آموزش اپیزودیک
• 52. Data Augmentation مناسب تصاویر Few-Shot
• 53. تأثیر تغییرات هندسی و نوری بر Embedding
• 54. Regularization در شبکه‌های پروتوتایپی
• 55. نرمال‌سازی Embeddingها و اثر آن بر فاصله‌ها
• 56. مدیریت کلاس‌های نامتوازن در Support Set
• 57. تشخیص کلاس‌های جدید بدون آموزش مجدد کامل
• 58. Generalization به کلاس‌های دیده‌نشده
• 59. ارزیابی مدل در سناریوهای Few-Shot
• 60. محاسبه Accuracy در سطح اپیزود
• 61. میانگین‌گیری عملکرد روی چندین اپیزود
• 62. Confidence Interval برای ارزیابی مدل
• 63. تحلیل خطا در پیش‌بینی کلاس‌های جدید
• 64. طراحی آزمایش‌های قابل تکرار برای Few-Shot Learning
• 65. پیاده‌سازی Prototype Networks با PyTorch
• 66. ساخت Dataset و Sampler اپیزودیک در PyTorch
• 67. پیاده‌سازی Backbone برای استخراج Embedding
• 68. پیاده‌سازی محاسبه Prototypeها با Tensorها
• 69. پیاده‌سازی تابع فاصله و امتیازدهی کلاس‌ها
• 70. پیاده‌سازی Episodic Training Loop
• 71. مدیریت Support و Query در کد
• 72. ارزیابی مدل روی اپیزودهای آزمون
• 73. ذخیره و بارگذاری مدل آموزش‌دیده
• 74. طراحی Pipeline کامل تشخیص تصویر Few-Shot
• 75. اشکال‌زدایی خطاهای رایج در پیاده‌سازی
• 76. بهینه‌سازی مصرف حافظه و زمان آموزش
• 77. تحلیل حساسیت نسبت به تعداد نمونه‌های Support
• 78. تحلیل حساسیت نسبت به معماری Backbone
• 79. بررسی اثر معیار فاصله بر دقت نهایی
• 80. انتقال شبکه‌های پروتوتایپی به داده‌های واقعی
• 81. تشخیص تصاویر در حوزه‌های تخصصی با داده محدود
• 82. استفاده از Prototype Networks برای کلاس‌های جدید
• 83. محدودیت‌های روش‌های Prototype-Based
• 84. چالش تغییر توزیع داده میان آموزش و آزمون
• 85. Domain Shift در Few-Shot Image Recognition
• 86. بهبود Robustness در شرایط تغییر دامنه
• 87. ترکیب Prototype Networks با روش‌های پیش‌آموزش مدرن
• 88. استفاده از Embeddingهای قدرتمندتر برای Prototype Learning
• 89. طراحی یک پروژه عملی کامل تشخیص تصویر با Few-Shot Learning