Die Definition von Pooling und Flattening in Faltungs-Neuronalen Netzen

Im Convolutional Neural Network (CNN) sind Pooling und Flattening zwei sehr wichtige Konzepte.

Pooling-Konzept

Der Pooling-Vorgang ist ein häufig verwendeter Vorgang in CNN-Netzwerken. Er wird verwendet, um die Dimension von Feature-Maps zu reduzieren, den Rechenaufwand und die Anzahl der Parameter zu reduzieren und eine Überanpassung zu verhindern.

Der Pooling-Vorgang wird normalerweise nach der Faltungsschicht ausgeführt. Seine Aufgabe besteht darin, jeden kleinen Bereich der Feature-Map (z. B. 2x2 oder 3x3) auf einen Wert zu reduzieren, der der Maximalwert (Max Pooling) oder sein kann der Durchschnittswert (Average Pooling). Dies trägt dazu bei, die Anzahl der Parameter zu reduzieren, das Risiko einer Überanpassung zu verringern und hervorstechendere Merkmale zu extrahieren.

Die Hauptrolle der Pooling-Schicht im Faltungs-Neuronalen Netzwerk

Die Pooling-Schicht ist eine häufig verwendete Operation in CNN, die verwendet wird, um die Dimension der Feature-Map zu reduzieren, den Rechenaufwand und die Anzahl der Parameter zu reduzieren. und eine Überanpassung verhindern. Seine Hauptfunktionen sind: 1. Extrahieren Sie die Hauptmerkmale und behalten Sie die Schlüsselinformationen des Bildes bei. 2. Reduzieren Sie die Größe der Merkmalskarte und verringern Sie die Rechenkomplexität. 4. Verbessern Sie die Generalisierungsfähigkeit des Modells. Reduzieren Sie die räumliche Empfindlichkeit und verbessern Sie die Robustheit des Modells.

1. Reduzierung der Feature-Dimension

Pooling-Operationen werden normalerweise nach der Faltungsschicht durchgeführt. Durch Reduzieren des kleinen Bereichs der Feature-Map (z. B. 2x2 oder 3x3) wird die Dimension der Feature-Map reduziert die Menge der Berechnung und der Parameter.

2. Invarianz

Die Pooling-Operation macht das Faltungs-Neuronale Netzwerk invariant gegenüber kleinen Änderungen in der Eingabe, wie z. B. Übersetzung, Rotation und Skalierung, wodurch die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessert wird.

3. Redundante Informationen entfernen

Der Pooling-Vorgang kann redundante Informationen in der Feature-Map entfernen, wie z. B. Rauschen oder unwichtige Features in der Feature-Map, wodurch die Robustheit des Modells verbessert wird.

4. Überanpassung verhindern

Der Pooling-Vorgang kann eine Überanpassung des Modells verhindern und dadurch die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern.

Kurz gesagt besteht die Hauptfunktion der Pooling-Schicht darin, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern, indem die Dimensionalität der Feature-Map reduziert, redundante Informationen entfernt und eine Überanpassung verhindert wird, sodass eine gewisse Invarianz gegenüber kleinen Änderungen in den Eingabedaten besteht .

Flatting-Konzept

Der Flattening-Vorgang erweitert eine mehrdimensionale Feature-Map in einen eindimensionalen Vektor, sodass er als Eingabe an die vollständig verbundene Ebene übergeben werden kann. In CNN-Netzwerken wird die Abflachung normalerweise nach der Pooling-Schicht durchgeführt. Ihr Zweck besteht darin, die aus den Features in der Feature-Map extrahierten Informationen in einen Vektor zu komprimieren. Dieser Vektor kann der vollständig verbundenen Schicht für Aufgaben wie Klassifizierung oder Regression zugeführt werden.

Der Prozess der Abflachungsoperation besteht darin, die mehrdimensionale Feature-Map in einen eindimensionalen Vektor zu erweitern, beispielsweise eine 3x3x64-Feature-Map in einen 1x576-Vektor zu erweitern. Der erweiterte Vektor kann als Eingabemerkmalsvektor betrachtet und für Aufgaben wie Klassifizierung oder Regression an die vollständig verbundene Schicht übergeben werden.

Zusammenfassend sind Pooling und Flattening zwei sehr wichtige Vorgänge in CNN-Netzwerken. Durch Pooling kann der Rechen- und Parameteraufwand reduziert und eine Überanpassung verhindert werden. Durch die Abflachung kann die mehrdimensionale Feature-Map in einen eindimensionalen Vektor erweitert werden, um Eingabe-Feature-Vektoren für die vollständig verbundene Ebene bereitzustellen.

Die Rolle der Abflachung in Faltungs-Neuronalen Netzen

Die Abflachungsoperation in Faltungs-Neuronalen Netzen (CNN) besteht darin, eine mehrdimensionale Merkmalskarte in einen eindimensionalen Vektor zu erweitern, damit sie als Eingabe an die vollständig verbundene Schicht übergeben werden kann . In CNN-Netzwerken wird die Abflachung normalerweise nach der Pooling-Schicht durchgeführt. Ihre Hauptfunktion besteht darin, die aus den Features in der Feature-Map extrahierten Informationen in einen Vektor zu komprimieren. Dieser Vektor kann für Aufgaben wie Klassifizierung oder Regression der vollständig verbundenen Schicht zugeführt werden . Die Abflachungsfunktion hat insbesondere die folgenden Punkte:

1. Konvertieren Sie die Feature-Map in eine Vektorform, die von der vollständig verbundenen Ebene verarbeitet werden kann.

Der Abflachungsvorgang erweitert die mehrdimensionale Feature-Map in einen eindimensionalen Vektor Beispielsweise wird eine 3x3x64-Feature-Map in einen 1x576-Vektor erweitert. Der erweiterte Vektor kann als Eingabemerkmalsvektor betrachtet und für Aufgaben wie Klassifizierung oder Regression an die vollständig verbundene Schicht übergeben werden.

2. Merkmale extrahieren

Der Abflachungsvorgang komprimiert die aus den Merkmalen in der Merkmalskarte extrahierten Informationen. Dieser Vektor kann als Merkmalsextraktionsmethode betrachtet werden Erkennungsaufgaben.

3. Reduzieren Sie den Berechnungsaufwand und die Anzahl der Parameter.

Durch den Abflachungsvorgang können die aus den Features in der Feature-Map extrahierten Informationen in einen Vektor komprimiert werden, wodurch der Berechnungsaufwand und die Anzahl der Parameter reduziert und die Effizienz verbessert werden des Modells.

Zusammenfassend besteht die Hauptfunktion des Abflachungsvorgangs darin, die Feature-Map in eine Vektorform umzuwandeln, die von der vollständig verbundenen Ebene verarbeitet werden kann, Features zu extrahieren und den Rechenaufwand und die Anzahl der Parameter zu reduzieren, wodurch die Effizienz verbessert wird und Genauigkeit des Modells.

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