Öznitelik Haritası (Feature Map)

Öznitelik Haritası nedir?

Öznitelik haritası (feature map), evrişimli sinir ağlarının (convolutional neural network) bir katmanının ürettiği çıktıdır. Ağ bir görüntüyü işlerken her katman, girdide belirli desenleri arar ve "buldum" dediği yerleri bir harita üzerinde işaretler. Bu haritaya öznitelik haritası denir — yani ağın o an neye dikkat ettiğinin görsel bir dökümü.

Nasıl çalışır?

Evrişimli ağda her katmanda küçük filtreler (kernel) görüntünün üzerinde gezinir. Her filtre tek bir şeye duyarlıdır: biri dikey kenarları, biri belirli bir rengi, biri bir dokuyu yakalar. Filtre görüntüde aradığı deseni bulduğunda, çıktı haritasının o konumunda yüksek bir değer üretir. Sonuç, girdinin "bu filtreye göre" nerede aktive olduğunu gösteren bir sayı ızgarasıdır. Ağın ilk katmanları basit şeyler görür — kenarlar, köşeler. Derinleştikçe öznitelik haritaları soyutlaşır: önce dokular, sonra göz-burun gibi parçalar, en sonunda "kedi yüzü" gibi bütün kavramlar. Her katman bir öncekinin haritalarını girdi alıp daha üst düzey bir harita üretir.

Neden önemli?

Öznitelik haritaları, derin öğrenmenin neden işe yaradığını anlamanın anahtarı. Bir ağın kara kutu (black box) olmasına rağmen, ara katmanların haritalarına bakarak "ağ burada gerçekten kenar mı yakalıyor, yoksa yanlış bir şeye mi takılmış?" diye görebiliriz. Model yorumlanabilirliği (explainability) çalışmalarının büyük kısmı bu haritaları görselleştirmeye dayanır.

Kullanım alanları

Görüntü sınıflandırma, nesne tanıma, tıbbi görüntü analizi ve modelin nereye baktığını denetlemek istediğin her yerde. Bir modelin "neden bu kararı verdi?" sorusunu araştırırken öznitelik haritaları ilk durak.