مامعنى bottleneck features

للقيام بنقل التعلم "Transfer Learning" نقوم بقطع الطبقة الأخيرة من الشبكة المدربة مسبقاً ثم نستبدلها بطبقة أو بعدة طبقات تتناسب مع مشكلتنا وهنا في المقالة التي أشرت إليها هي VGG16 وهي شبكة عصبية مدربة على مجموعة بيانات Imagenet لتصنيف مايقارب ال 1000 فئة، أي أن الطبقة الأخيرة هي softmax والخرج هو توزيع احتمالي على 1000 فئة.

لذا نقوم بقطع طبقة ال softmax  هذه واستبدالها ب Block يتناسب مع مشكلتنا (المشكلة التي لديك هي تصنيف ثنائي لذا يمكنك استبدالها مثلاً ب Block مكون من طبقتين FC وطبقة خرج مكونة من خلية واحدة بتابع تنشيط Sigmoid)

النموذج المقطوع (أي النموذج كله ماعدا الطبقة التي أضفتها) سيكون خرجه هو ال features  التي يستخدمها ال Block الذي أضفته، هذه ال features  تسمى bottleneck features.

بتاريخ 53 دقائق مضت قال Rami Tk:

مامعنى bottleneck features .. ظهر لي هذا المصطلح اثناء دراسة هذه المقالة

 https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 

هو فقط مصطلح يعبر عن أنه ممكن أن يكون كمية أستخدام مثلا التطبيق أكبر من قدرة التطبيق على الأستيعاب فيؤدي الى هبوط مثلا الخادم أو التطبيق هي بإعتبار أنه لو كان هناك مصنع و كمية الطلب على البضاعة أكبر من قدرة العاملين في هذا المصنع قد يؤدي الى مشاكل بموضوع تلبية حاجات العملاء بطريقة صحيحة و هنا يصبح لدينا تقصير في العملية و هذا الأمر خطير من ناحية التطبيقات بحث  مثلا بAWS لتجنب هذه العملية تقوم بعض الشركات بعمل نسخ أحتاطية لدعم النسخة الأساسية و ذلك حتى ذا كان هناك الكثير من الطلبات فسيقوم aws بتوزيع هذه الطلبات على مجمل النسخ لتحفيف الحمل على الخادم و التطبيق و حتى لا يتم ما يسمونه Crashing  هذا مثال بسيط يمكن أن تعتمده لفهم أساسيات هذا المصطلح