title: Ключевые слова - Qarshi davlat universiteti international scientific and practical conference on algorithms and...
text: 239
  tadqiqotlarning aksariyati katta hisoblash xarajatlarini talab qilganligini ko‘rishimiz
  mumkin ya’ni talab qilingan davrlar va qatlamlar sonidan ko‘rish mumkin, shuning uchun
  taklif qilingan usulning moslashuvchanligi pasayadi va hisoblash
  xarajatlari tufayli
  kundalik hayotda qo‘llanilishi qiyin [4]. Biroq, vaqt o‘tishi bilan asl tasvir ma’lumotlarini
  qo‘shish va o‘zgartirishlarga moslasha olish uchun tasvir firibgarligini aniqlash usullariga
  ehtiyoj bor.
  Xato darajasini tahlil qilish (ELA) - tasvirni ma’lum bir sifat darajasida qayta saqlash va
  siqilish darajalari o‘rtasidagi taqqoslashni hisoblash orqali tasvirni manipulyatsiya qilishni
  aniqlash uchun ishlatiladigan usul. Umuman olganda, bu usul yo‘qolgan siqilish formatiga
  ega bo‘lgan tasvirlarda amalga oshiriladi. Ushbu ma’lumotlarni qidirishda ishlatiladigan
  rasm turi JPEG. JPEG tasvirlarda siqish rasmdagi har 8x8 piksel uchun mustaqil ravishda
  amalga oshiriladi. Agar rasm o‘zgartirilmasa, tasvirdagi har 8x8 piksel bir xil xatolik
  darajasiga ega bo‘lishi kerak [5].
  CNN - bu oldinga uzatishga asoslangan tarmoq turi bo‘lib, unda axborot oqimi faqat bitta
  yo‘l, ya’ni kirishdan chiqishgacha bo‘ladi. CNN arxitekturasining bir nechta turlari mavjud
  bo‘lsa-da, umuman olganda, CNN bir nechta konvolyutsion va birlashtiruvchi qatlamlarga
  ega. Keyin, undan keyin bir yoki bir nechta to‘liq bog‘langan qatlamlar. Rasmlarni
  tasniflashda CNN ga kirish tasvir shaklida bo‘ladi, shuning uchun har bir piksel qayta
  ishlanishi mumkin [6].
  Muxtasar qilib aytganda, konvolyutsion qatlam CNN ga kiritilgan
  tasvirlardan ushbu xususiyatlarning namoyishini o‘rganuvchi xususiyat ekstraktori sifatida
  ishlatiladi. Shu bilan birga, birlashtiruvchi qatlam xususiyat xaritalarining fazoviy
  o‘lchamlarini kamaytirish uchun javobgardir. Umuman olganda, to‘liq bog‘langan
  qatlamdan oldin mavhumroq xususiyat tasvirini olish uchun ishlaydigan bir nechta
  konvolyutsion va birlashtiruvchi qatlamlar to‘plami mavjud. Keyinchalik, to‘liq bog‘langan
  qatlam ushbu xususiyatlarni sharhlaydi va yuqori darajadagi
  fikrlashni talab qiladigan
  funksiyalarni bajaradi. CNN oxirida tasniflash softmax funksiyasidan foydalanadi [5].
  Shuning uchun, ushbu maqolada, nisbatan samaraliroq va ma’lumotlarning o‘sishiga
  to‘g‘ridan-to‘g‘ri proporsional bo‘lgan masshtablilikning ortishiga ega bo‘lgan tasvirni
  firibgarligini aniqlash usuli arxitekturasi sifatida quyidagi 1-rasmdagi sxema taklif etiladi.
  1-rasm. CNN arxitekturasi kontur sxemasi.
  Umuman olganda, arxitektura dizayni ikkita katta qismga bo‘linadi, ya’ni ma’lumotlarni
  tayyorlash va model yaratish. Dastlabki bosqichda “.jpg” formatidagi tasvirlardan tashkil
  topgan, quyidagi tafsilotlarga ega bo‘lgan kirish ma’lumotlari: ma’lumotlarni tayyorlash
  bosqichiga o‘zgartirilgan yorliqli 1771 ta rasm va haqiqiy yorliqli 2940 ta rasm kiritiladi
  [3]. Ma’lumotlarni tayyorlash bosqichi - bu kirish ma’lumotlari bo‘lgan
  har bir rasm
  240
  birinchi navbatda Xato darajasini tahlil qilish natijasida olingan tasvirga aylantiriladigan
  bosqich. Keyin ELA tasvirining o‘lchami 128 x 128 o‘lchamdagi rasmga o‘zgartiriladi.
  Xulosa qilib aytish mumkinki Ushbu tadqiqotda ELA va CNN yordamida mashinani
  o‘rganish natijalaridan bir nechta xulosalar chiqarish mumkin.
  1. CNN ikkita konvolyutsion qatlamdan foydalanadi, bitta MaxPooling qatlami, bitta
  to‘liq bog‘langan qatlam va softmax bilan bitta chiqish qatlami 91,83% aniqlikka erishishi
  mumkin.
  2. ELA dan foydalanish samaradorlikni oshirishi va o‘quv
  jarayonining hisoblash
  xarajatlarini kamaytirishi mumkin. Buni avvalgi usuldan qatlamlar sonining kamayishi va
  talab qilinadigan davrlar sonidan ko‘rish mumkin. Taklif etilayotgan modelda
  konvergensiyaga erishish uchun zarur bo‘lgan davrlar soni atigi 9 tani tashkil qiladi. Taklif
  etilgan usullar uchun ilg‘or tasvirni qayta ishlash algoritmlari mavjudligi sababli bunday
  tizimlarni amalga oshirish yanada kerakli bo‘lib bormoqda.