Application de l'interrogation et du remplissage des réseaux de neurones convolutifs

Le réseau neuronal convolutif (CNN) est un réseau neuronal d'apprentissage profond largement utilisé dans la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d'autres domaines. La couche convolutive est la couche la plus importante de CNN, et les caractéristiques de l'image peuvent être efficacement extraites grâce à des opérations de convolution. Dans les couches convolutives, l'interrogation et le remplissage sont des techniques courantes qui peuvent améliorer les performances et la stabilité des couches convolutives. Grâce à l'opération d'interrogation (mise en commun), la taille de la carte de caractéristiques peut être réduite et la complexité du modèle peut être réduite tout en conservant des informations de caractéristiques importantes. L'opération de remplissage peut ajouter des pixels supplémentaires autour des bords de l'image d'entrée afin que la taille de la carte des caractéristiques de sortie soit la même que celle de l'entrée, évitant ainsi la perte d'informations. L'application de ces technologies est mentionnée en outre

1. Sondage

Le sondage est l'une des opérations couramment utilisées dans CNN, qui accélère les calculs en réduisant la taille de la carte des caractéristiques tout en conservant les fonctionnalités importantes. Généralement effectuée après l'opération de convolution, elle peut réduire la dimension spatiale de la carte de caractéristiques et réduire la quantité de calcul et le nombre de paramètres du modèle. Les opérations d'interrogation courantes incluent le pooling maximum et le pooling moyen.

Le pooling maximum est une opération courante qui obtient le résultat du pooling en sélectionnant la plus grande valeur de caractéristique dans chaque zone de pooling. Généralement, le pooling maximum utilise une zone de pooling de 2x2 et une foulée de 2. Cette opération peut conserver les caractéristiques les plus significatives de la carte de caractéristiques, tout en réduisant la taille de la carte de caractéristiques et en améliorant l'efficacité de calcul et la capacité de généralisation du modèle.

Le pooling moyen est une opération de sondage courante, qui obtient le résultat du pooling de chaque zone de pooling en calculant la valeur moyenne des valeurs des caractéristiques dans la zone. La mise en commun moyenne présente certains avantages par rapport à la mise en commun maximale. Premièrement, il peut atténuer le bruit dans la carte des caractéristiques et réduire l’impact du bruit sur la représentation finale des caractéristiques. Deuxièmement, la mise en commun moyenne peut également réduire la taille de la carte des caractéristiques, réduisant ainsi les coûts de calcul et de stockage. Cependant, la mutualisation moyenne présente également certains inconvénients. Dans certains cas, il peut perdre certaines informations importantes sur les fonctionnalités, car le regroupement moyen fait la moyenne des valeurs des fonctionnalités dans l'ensemble de la région et peut ne pas capturer avec précision les changements subtils des fonctionnalités. Par conséquent, lors de la conception du dieu de la convolution

2. Remplissage

Le remplissage est une technique couramment utilisée dans CNN, qui peut ajouter un cercle de pixels supplémentaires autour de la carte des caractéristiques d'entrée, augmentant ainsi la taille de la carte des caractéristiques. L'opération de remplissage est généralement effectuée avant l'opération de convolution. Elle peut résoudre le problème de perte d'informations de bord de la carte de caractéristiques et peut également contrôler la taille de sortie de la couche de convolution.

Les opérations de remplissage incluent généralement deux méthodes : le remplissage nul et le remplissage des limites.

Le remplissage zéro est une méthode de remplissage courante qui ajoute un cercle de pixels avec une valeur nulle autour de la carte des caractéristiques d'entrée. Le remplissage nul peut préserver les informations de bord dans la carte des caractéristiques et peut également contrôler la taille de sortie de la couche convolutive. Dans les opérations de convolution, un remplissage nul est généralement utilisé pour garantir que la taille de la carte de caractéristiques est la même que la taille du noyau de convolution, rendant ainsi l'opération de convolution plus pratique.

Le remplissage des limites est une autre méthode de remplissage courante, qui ajoute un cercle de pixels avec des valeurs limites autour de la carte des caractéristiques d'entrée. Le remplissage des limites peut préserver les informations de bord dans la carte des caractéristiques et peut également contrôler la taille de sortie de la couche convolutive. Dans certains scénarios d’application spéciaux, le remplissage des limites peut être plus approprié que le remplissage nul.

En général, l'interrogation et le remplissage sont deux techniques couramment utilisées dans CNN. Elles peuvent aider CNN à extraire des fonctionnalités plus précises et utiles et à améliorer la précision et la capacité de généralisation du modèle. Dans le même temps, ces technologies doivent également être sélectionnées et ajustées en fonction des conditions d’application réelles pour obtenir des résultats optimaux.

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