मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न में स्क्रिमर आर्किटेक्चर को समझना

स्क्रिमर एक शब्द है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न के संदर्भ में एक प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर को संदर्भित करने के लिए किया जाता है जिसे उन कार्यों पर अच्छा प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनके लिए वर्गीकरण और प्रतिगमन आउटपुट दोनों की आवश्यकता होती है। "स्क्रिमर" नाम "स्क्रिम" (एक प्रकार का जाल या नेटिंग) और "रेग्रेसर" शब्दों से लिया गया है, जो एक मॉडल को संदर्भित करता है जो निरंतर परिणाम चर की भविष्यवाणी करता है। स्क्रिमर एक तंत्रिका नेटवर्क है जिसे दोनों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है वर्ग लेबल और सतत मान, जैसे किसी छवि में निर्देशांक। नेटवर्क में कई शाखाएँ होती हैं, जिनमें से प्रत्येक इनपुट डेटा को अलग-अलग तरीके से संसाधित करती है। एक शाखा वर्ग लेबल की भविष्यवाणी के लिए जिम्मेदार है, जबकि दूसरी शाखा निरंतर मूल्य की भविष्यवाणी के लिए जिम्मेदार है। फिर इन दोनों शाखाओं के आउटपुट को अंतिम आउटपुट उत्पन्न करने के लिए संयोजित किया जाता है। स्क्रिमर आर्किटेक्चर को विभिन्न प्रकार के कंप्यूटर विज़न कार्यों में प्रभावी दिखाया गया है, जैसे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन, जहां वर्गीकरण और रिग्रेशन आउटपुट दोनों की आवश्यकता होती है। इनका उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अन्य अनुप्रयोगों में भी किया गया है जहां श्रेणीबद्ध और निरंतर आउटपुट दोनों की आवश्यकता होती है।