Anwendung von Abfragen und Ausfüllen in Faltungs-Neuronalen Netzen

Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Deep-Learning-Neuronales Netzwerk, das in der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Spracherkennung und anderen Bereichen weit verbreitet ist. Die Faltungsschicht ist die wichtigste Schicht in CNN, und Bildmerkmale können durch Faltungsoperationen effektiv extrahiert werden. In Faltungsschichten sind Polling und Padding gängige Techniken, die die Leistung und Stabilität von Faltungsschichten verbessern können. Durch den Abfragevorgang (Pooling) kann die Größe der Feature-Map reduziert und die Komplexität des Modells verringert werden, während wichtige Feature-Informationen erhalten bleiben. Durch den Auffüllvorgang können zusätzliche Pixel an den Rändern des Eingabebilds hinzugefügt werden, sodass die Größe der Ausgabe-Feature-Map mit der Größe der Eingabe übereinstimmt, wodurch Informationsverluste vermieden werden. Die Anwendung dieser Technologien wird weiter erwähnt

1. Polling

Polling ist eine der am häufigsten verwendeten Operationen in CNN, die Berechnungen beschleunigt, indem die Größe der Feature-Map reduziert und gleichzeitig wichtige Features beibehalten werden. Wird normalerweise nach der Faltungsoperation durchgeführt und kann die räumliche Dimension der Merkmalskarte sowie den Berechnungsumfang und die Anzahl der Parameter des Modells verringern. Zu den gängigen Abfragevorgängen gehören Max-Pooling und Average-Pooling.

Max-Pooling ist eine gängige Operation, die das Pooling-Ergebnis durch Auswahl des größten Merkmalswerts innerhalb jedes Pooling-Bereichs erhält. Normalerweise verwendet maximales Pooling eine Pooling-Fläche von 2x2 und einen Schritt von 2. Dieser Vorgang kann die wichtigsten Features in der Feature-Map beibehalten, gleichzeitig die Größe der Feature-Map reduzieren und die Recheneffizienz und Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern.

Das durchschnittliche Pooling ist eine gängige Abfrageoperation, bei der das Pooling-Ergebnis jedes Pooling-Bereichs durch Berechnen des Durchschnittswerts der Merkmalswerte im Bereich ermittelt wird. Das durchschnittliche Pooling hat einige Vorteile gegenüber dem maximalen Pooling. Erstens kann es das Rauschen in der Feature-Map glätten und den Einfluss von Rauschen auf die endgültige Feature-Darstellung verringern. Zweitens kann das durchschnittliche Pooling auch die Größe der Feature-Map reduzieren und dadurch die Rechen- und Speicherkosten senken. Allerdings hat das durchschnittliche Pooling auch einige Nachteile. In einigen Fällen gehen möglicherweise einige wichtige Feature-Informationen verloren, da beim durchschnittlichen Pooling die Feature-Werte über die gesamte Region gemittelt werden und subtile Änderungen in Features möglicherweise nicht genau erfasst werden. Daher beim Entwerfen des Faltungsgottes

2. Polsterung

Padding ist eine in CNN häufig verwendete Technik, mit der ein Kreis zusätzlicher Pixel um die Eingabe-Feature-Map hinzugefügt werden kann, wodurch die Größe der Feature-Map erhöht wird. Der Füllvorgang wird normalerweise vor dem Faltungsvorgang durchgeführt. Er kann das Problem des Verlusts von Kanteninformationen der Feature-Map lösen und auch die Ausgabegröße der Faltungsschicht steuern.

Auffüllvorgänge umfassen normalerweise zwei Methoden: Nullauffüllung und Grenzauffüllung.

Zero Padding ist eine gängige Padding-Methode, die einen Kreis aus Pixeln mit dem Wert Null um die Eingabe-Feature-Map herum hinzufügt. Durch das Auffüllen mit Nullen können die Kanteninformationen in der Feature-Map erhalten bleiben und auch die Ausgabegröße der Faltungsschicht gesteuert werden. Bei Faltungsoperationen wird normalerweise das Auffüllen mit Nullen verwendet, um sicherzustellen, dass die Größe der Feature-Map mit der Größe des Faltungskerns übereinstimmt, wodurch die Faltungsoperation komfortabler wird.

Boundary Padding ist eine weitere gängige Auffüllmethode, bei der ein Pixelkreis mit Grenzwerten um die Eingabe-Feature-Map herum hinzugefügt wird. Durch Grenzfüllung können die Kanteninformationen in der Feature-Map erhalten bleiben und auch die Ausgabegröße der Faltungsschicht gesteuert werden. In einigen speziellen Anwendungsszenarien ist die Grenzauffüllung möglicherweise besser geeignet als die Nullauffüllung.

Im Allgemeinen sind Abfragen und Füllen zwei in CNN häufig verwendete Techniken. Sie können CNN dabei helfen, genauere und nützlichere Merkmale zu extrahieren und die Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Gleichzeitig müssen diese Technologien auch entsprechend den tatsächlichen Anwendungsbedingungen ausgewählt und angepasst werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendung von Abfragen und Ausfüllen in Faltungs-Neuronalen Netzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!