Aplikasi pensampelan bawah dalam rangkaian saraf konvolusi

Downsampling ialah teknologi utama dalam rangkaian neural convolutional, yang digunakan untuk mengurangkan jumlah pengiraan, mencegah overfitting dan meningkatkan keupayaan generalisasi model. Ia biasanya dilaksanakan dalam lapisan pengumpulan selepas lapisan konvolusi.

Tujuan downsampling adalah untuk mengurangkan dimensi output Kaedah yang biasa digunakan termasuk pengumpulan maksimum, pengumpulan purata dan operasi lain. Kaedah ini memilih bahagian maklumat daripada data input untuk beroperasi bagi mengurangkan dimensi output. Dalam rangkaian neural konvolusi, pensampelan turun biasanya dilaksanakan melalui operasi pengumpulan.

Pengumpulan maksimum ialah operasi pengumpulan biasa yang berfungsi dengan memilih nilai maksimum dalam tetingkap tertentu imej input sebagai output. Kesan operasi ini adalah untuk mengurangkan saiz peta ciri output, dengan itu mengurangkan kerumitan model. Contohnya, jika input asal ialah imej 4x4, selepas pengumpulan maksimum 2x2, saiz peta ciri output akan menjadi 2x2. Operasi pengumpulan ini biasanya digunakan dalam rangkaian neural konvolusi dan boleh membantu mengekstrak ciri utama dalam imej dan mengurangkan jumlah pengiraan.

Pengumpulan purata ialah purata nilai piksel dalam tetingkap pengumpulan sebagai output, untuk mendapatkan peta ciri yang lebih lancar, mengurangkan sensitiviti model kepada butiran dan meningkatkan keupayaan generalisasi model.

Selain pengumpulan maksimum dan pengumpulan purata, terdapat jenis operasi pengumpulan lain, seperti pengumpulan LSTM dan pengumpulan purata penyesuaian. Selain itu, terdapat banyak kaedah lain untuk pensampelan bawah. Salah satu kaedah biasa ialah menggunakan kernel lilitan 2x2 dan lapisan lilitan dengan langkah 2. Lapisan konvolusi ini meluncur pada peta ciri input, menggerakkan 2 piksel pada satu masa dan melakukan operasi lilitan pada kawasan berbumbung untuk mendapatkan peta ciri keluaran yang lebih kecil.

Pendekatan lain ialah menggunakan belitan yang boleh dipisahkan. Kaedah lilitan ini boleh melakukan operasi lilitan secara berasingan di sepanjang dua dimensi peta ciri input, dan kemudian menggabungkan hasilnya. Memandangkan lilitan boleh dipisahkan boleh mengurangkan jumlah pengiraan, ia boleh digunakan sebagai alternatif kepada pensampelan rendah dalam beberapa senario.

Selain itu, terdapat beberapa struktur model yang lebih kompleks yang boleh mencapai pensampelan rendah, seperti rangkaian sisa dan mekanisme perhatian. Struktur model ini boleh mempelajari perwakilan ciri yang lebih kompleks dengan memperkenalkan lapisan atau modul tambahan, sambil turut mendayakan pensampelan turun. . Ini membolehkan model dijalankan pada peranti perkakasan yang lebih kecil atau membolehkan model yang lebih kompleks.

2. Meningkatkan keupayaan generalisasi: Pensampelan rendah mengurangkan kepekaan model kepada butiran khusus dengan mengurangkan pensampelan dan mengurangkan dimensi data input, membolehkan model membuat generalisasi dengan lebih baik kepada data baharu dan tidak kelihatan.

3. Cegah pemasangan berlebihan: Dengan pensampelan rendah, darjah kebebasan model boleh dikurangkan, dengan itu mengelakkan pemasangan berlebihan. Ini menjadikan model berprestasi lebih baik pada data latihan dan juga berprestasi lebih baik pada data ujian.

4. Mampatan ciri: Pensampelan bawah boleh memampatkan ciri dengan memilih ciri yang paling penting (seperti dalam pengumpulan maksimum) atau ciri purata (seperti dalam pengumpulan purata). Ini membantu mengurangkan keperluan storan model, di samping melindungi prestasi model pada tahap tertentu.

Ringkasnya, rangkaian neural konvolusi biasanya menggunakan operasi pensampelan turun untuk mengurangkan saiz peta ciri, dengan itu mengurangkan jumlah pengiraan dan bilangan parameter, sambil meningkatkan keupayaan keteguhan dan generalisasi model.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi pensampelan bawah dalam rangkaian saraf konvolusi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!