Co oznacza przesunięcie i mnożenie akumulują pod względem kontrowersyjnych sieci neuronowych?

1. Co to jest krok i wyściółki w CNN?
2. Jak wykonywane jest ekstrakcja cech w CNN?
3. Dlaczego używamy wyściółki w CNN?
4. Jak działa splot w CNN?

Co to jest krok i wyściółki w CNN?

Stride oznacza, ile kroków poruszamy w każdym kroku w konwencji.Domyślnie jest to jeden. Splot z Stride 1. Możemy zauważyć, że rozmiar wyjściowy jest mniejszy niż wejście. Aby utrzymać wymiar wyjściowy jak na wejściu, używamy wyściółki. Wyściółka jest procesem dodawania zer do symetrycznej macierzy wejściowej ...

Jak wykonywane jest ekstrakcja cech w CNN?

Warstwa wyjściowa CNN zwykle wykorzystuje sieć neuronową do klasyfikacji wieloklasowej. CNN używa ekstraktora funkcji w procesie szkolenia zamiast ręcznego go wdrażania. Ekstraktor funkcji CNN składa się ze specjalnych rodzajów sieci neuronowych, które decydują o ciężarach poprzez proces treningowy.

Dlaczego używamy wyściółki w CNN?

Wyściółka jest po prostu procesem dodawania warstw zer do naszych obrazów wejściowych, aby uniknąć problemów wymienionych powyżej. Zapobiega to zmniejszeniu jako, jeśli p = liczba warstw zer dodanych do granicy obrazu, wówczas nasz obraz (n x n) staje się (n + 2p) x (n + 2p) po wypełnieniu.

Jak działa splot w CNN?

Splot jest operacją matematyczną, która umożliwia połączenie dwóch zestawów informacji. W przypadku CNN splot jest stosowany do danych wejściowych w celu filtrowania informacji i opracowania mapy funkcji. Ten filtr jest również nazywany jądrem lub detektorem funkcji, a jego wymiary mogą być na przykład 3x3.