Niezmienność tłumaczenia w maksymalnym pojemniku i kaskadzie warstwą splotową

1. Jest niezmiennością tłumaczenia maksymalnego?
2. Są niezmiennymi warstwami warstw splotowych?
3. W jaki sposób niezmienność w tłumaczeniu osiągnięta w CNN?
4. Jaka jest niezmienność tłumaczenia W jaki sposób CNN może zapewnić niezmienność tłumaczeń?

Jest niezmiennością tłumaczenia maksymalnego?

Najwyraźniej jedna z zalet Max-Poling jest niezmienność tłumaczenia: zapewnia formę niezmienności tłumaczenia. Wyobraź sobie kaskadowanie warstwy maksymalnej z warstwą splotową. Istnieje 8 kierunków, w których można przetłumaczyć obraz wejściowy za pomocą jednego piksela.

Są niezmiennymi warstwami warstw splotowych?

Zwrócone sieci neuronowe nie są niezmienne dla tłumaczenia, ale mogą się nauczyć być. Widząc nowy obiekt, ludzie mogą natychmiast rozpoznać go w różnych lokalizacjach siatkówki: Reprezentacja obiektu wewnętrznego jest niezmienna dla tłumaczenia.

W jaki sposób niezmienność w tłumaczeniu osiągnięta w CNN?

Powszechnie uważa się, że splotowe sieci neuronowe (CNN) są architektonicznie niezmienne dla tłumaczenia dzięki operacje splotu i/lub łączące. W rzeczywistości kilka prac wykazało, że sieci te systematycznie nie rozpoznają nowych obiektów w nieprzeszkolonych lokalizacjach.

Jaka jest niezmienność tłumaczenia W jaki sposób CNN może zapewnić niezmienność tłumaczeń?

Niezmienność translacyjna sprawia, że ​​CNN niezmiennie tłumaczenie. Niezmienność tłumaczenia oznacza, że ​​jeśli przetłumaczymy wejścia, CNN nadal będzie w stanie wykryć klasę, do której należą wejście. Niezmienność translacyjna jest wynikiem operacji łączenia.