মডেল (Model)
মডেল হল একটি কম্পিউটেশনাল সিস্টেম যা ডীপ লার্নিংয়ের কাজ সম্পাদন করে, যেমন ইনপুট ডেটা প্রক্রিয়া করা এবং আউটপুট প্রেডিকশন করা। ডীপ লার্নিং মডেলগুলি নিউরাল নেটওয়ার্কের আকারে থাকে এবং বিভিন্ন স্তরের (layers) মাধ্যমে ইনপুট ডেটা প্রক্রিয়া করে। মডেলটি একটি ফাংশন হিসেবে কাজ করে যা ইনপুট ডেটার সাথে সম্পর্কিত আউটপুট প্রদান করে।
Keras এ, মডেল সাধারণত দুটি ধাপে তৈরি হয়:
- সিকোয়েনশিয়াল মডেল: যেখানে লেয়ারগুলি পরপর যুক্ত থাকে।
- ফাংশনাল মডেল: যেখানে লেয়ারগুলো আরো জটিলভাবে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত থাকতে পারে, যেমন শাখা বা একাধিক ইনপুট এবং আউটপুট।
মডেলের উদাহরণ:
- একটি মডেল একটি চিত্র শ্রেণীবদ্ধকরণ করতে পারে, যেখানে ইনপুট হবে একটি চিত্র এবং আউটপুট হবে চিত্রটির শ্রেণি।
লেয়ার (Layer)
লেয়ার হল নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি মৌলিক উপাদান যা ইনপুট ডেটা গ্রহণ করে এবং সেটি প্রক্রিয়া করে। প্রতিটি লেয়ার একটি নির্দিষ্ট কাজ বা ফাংশন সম্পাদন করে, যেমন বৈশিষ্ট্য শিখা বা এক্টিভেশন করা। লেয়ারের মাধ্যমে মডেল ইনপুট থেকে অপ্রত্যক্ষ বা উচ্চতর বৈশিষ্ট্য শিখে।
Keras এ লেয়ারের ধরন:
- Dense Layer (Fully Connected Layer): প্রতিটি ইনপুট নিউরনের সাথে প্রতিটি আউটপুট নিউরনের সংযোগ থাকে।
- Convolutional Layer (CNN): চিত্র বা ভিডিও বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে স্থানিক বৈশিষ্ট্য শিখতে সাহায্য করে।
- Recurrent Layer (RNN, LSTM, GRU): সিকোয়েন্স ডেটা, যেমন ভাষা বা সময় সিরিজ বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
- Dropout Layer: মডেলের ওভারফিটিং রোধ করার জন্য ব্যবহৃত হয়, এটি প্রশিক্ষণের সময় কিছু নিউরন নিষ্ক্রিয় করে দেয়।
- Flatten Layer: কনভোলিউশনাল বা পুলিং লেয়ারের আউটপুটকে একক ভেক্টরে রূপান্তর করে।
লেয়ারের উদাহরণ:
- Dense Layer: এটি সাধারণত নিউরাল নেটওয়ার্কে ব্যবহৃত হয়, যেখানে ইনপুট থেকে একটি নির্দিষ্ট আউটপুট ভেক্টর তৈরি হয়।
অপটিমাইজার (Optimizer)
অপটিমাইজার হল সেই উপাদান যা নিউরাল নেটওয়ার্কের মডেলের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া পরিচালনা করে। এটি মডেলের ওজন (weights) এবং বায়াস (bias) আপডেট করে, যাতে মডেলটির পারফরম্যান্স উন্নত হয়। অপটিমাইজার লস ফাংশনের মান কমানোর চেষ্টা করে, অর্থাৎ প্রশিক্ষণ ডেটার সাথে মডেলের আউটপুট যতটা সম্ভব সঠিক করতে।
অপটিমাইজারের কাজ:
- মডেলের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করা, যা মডেলের ওজন আপডেটের জন্য নির্দেশনা দেয়।
- প্রশিক্ষণের সময় মডেলের লস ফাংশন যতটা সম্ভব কম করা।
Keras এ জনপ্রিয় অপটিমাইজার:
- SGD (Stochastic Gradient Descent): এটি একটি সাধারণ অপটিমাইজার যা একে একে ট্রেনিং ডেটার ছোট ব্যাচের মাধ্যমে ওজন আপডেট করে।
- Adam (Adaptive Moment Estimation): এটি SGD এর উন্নত সংস্করণ যা লার্নিং রেটের স্বয়ংক্রিয় অভিযোজন এবং গ্র্যাডিয়েন্টের প্রথম ও দ্বিতীয় মোমেন্ট ব্যবহার করে।
- RMSprop: এটি গ্র্যাডিয়েন্ট ডিক্লাইন সমস্যা সমাধান করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে লার্নিং রেটের মান প্রতি প্যারামিটারের জন্য অভিযোজিত হয়।
- Adagrad: এটি প্রতিটি প্যারামিটারের জন্য আলাদা লার্নিং রেট নির্ধারণ করে।
অপটিমাইজারের উদাহরণ:
- Adam Optimizer: এটি অটোমেটিক্যালি লার্নিং রেট অ্যাডজাস্ট করতে সক্ষম এবং দ্রুত কনভার্জেন্স প্রদান করে, বিশেষ করে বড় ডেটাসেট নিয়ে কাজ করার সময়।
সারাংশ
- মডেল হল একটি কন্টেইনার যা ইনপুট ডেটা থেকে আউটপুট তৈরি করে, এটি বিভিন্ন লেয়ার এবং অপটিমাইজারের মাধ্যমে কাজ করে।
- লেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্কের মৌলিক উপাদান যা ইনপুট ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং আউটপুট তৈরি করে। এটি বিভিন্ন ধরনের হতে পারে যেমন Dense, Convolutional, এবং Recurrent লেয়ার।
- অপটিমাইজার হল সেই উপাদান যা মডেলের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া পরিচালনা করে এবং মডেলের ওজন আপডেট করে, যাতে মডেলের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি পায়।
Keras এ এই তিনটি উপাদান একসাথে কাজ করে এবং ডীপ লার্নিং মডেলটি তৈরি এবং প্রশিক্ষণ করার প্রক্রিয়া সহজ করে তোলে।
Read more