Takrif pengumpulan dan perataan dalam rangkaian saraf konvolusi

Dalam Rangkaian Neural Convolutional (CNN), pengumpulan dan perataan adalah dua konsep yang sangat penting.

Konsep penyatuan

Operasi pengumpul ialah operasi yang biasa digunakan dalam rangkaian CNN Ia digunakan untuk mengurangkan dimensi peta ciri, mengurangkan jumlah pengiraan dan bilangan parameter, dan mengelakkan pemasangan berlebihan.

Operasi pengumpulan biasanya dilakukan selepas lapisan konvolusi, dan peranannya adalah untuk mengurangkan setiap kawasan kecil peta ciri (seperti 2x2 atau 3x3) kepada nilai, yang boleh menjadi nilai maksimum (Pengumpulan Maks) atau nilai purata (Average Pooling) . Ini membantu mengurangkan bilangan parameter, mengurangkan risiko overfitting dan mengekstrak ciri yang lebih menonjol.

Peranan utama lapisan pengumpulan dalam rangkaian neural konvolusi

Lapisan pengumpulan ialah operasi yang biasa digunakan dalam CNN, yang digunakan untuk mengurangkan dimensi peta ciri, mengurangkan jumlah pengiraan dan bilangan parameter, dan mengelakkan pemasangan berlebihan. Fungsi utamanya ialah: 1. Mengeluarkan ciri utama dan mengekalkan maklumat utama imej 2. Mengurangkan saiz peta ciri dan mengurangkan kerumitan pengiraan; sensitiviti spatial dan meningkatkan keteguhan Model.

1. Pengurangan dimensi ciri

Operasi pengumpulan biasanya dilakukan selepas lapisan konvolusi Dengan mengurangkan kawasan kecil peta ciri (seperti 2x2 atau 3x3) kepada nilai, dimensi peta ciri dikurangkan. dengan itu mengurangkan jumlah pengiraan dan parameter.

2. Invariance

Operasi pengumpulan menjadikan rangkaian saraf konvolusi menjadi invarian kepada perubahan kecil dalam input, seperti terjemahan, putaran dan penskalaan, meningkatkan keupayaan generalisasi model.

3. Alih keluar maklumat berlebihan

Operasi pengumpulan boleh mengalih keluar maklumat berlebihan dalam peta ciri, seperti bunyi bising atau ciri tidak penting dalam peta ciri, dengan itu meningkatkan keteguhan model.

4. Mencegah overfitting

Operasi penyatuan boleh menghalang model daripada overfitting, dengan itu meningkatkan keupayaan generalisasi model.

Ringkasnya, fungsi utama lapisan pengumpulan adalah untuk meningkatkan keupayaan generalisasi model dengan mengurangkan dimensi peta ciri, mengalih keluar maklumat berlebihan dan mencegah pemasangan berlebihan, supaya ia mempunyai invarian tertentu kepada perubahan kecil dalam data input .

Konsep merata

Operasi merata mengembangkan peta ciri berbilang dimensi menjadi vektor satu dimensi supaya ia boleh dihantar sebagai input kepada lapisan yang disambungkan sepenuhnya. Dalam rangkaian CNN, perataan biasanya dilakukan selepas lapisan pengumpulan Tujuannya adalah untuk memampatkan maklumat yang diekstrak daripada ciri dalam peta ciri ke dalam vektor ini boleh dimasukkan ke lapisan yang disambungkan sepenuhnya untuk tugasan seperti klasifikasi atau regresi.

Proses operasi merata adalah untuk mengembangkan peta ciri berbilang dimensi menjadi vektor satu dimensi, contohnya, mengembangkan peta ciri 3x3x64 menjadi vektor 1x576. Vektor yang dikembangkan boleh dianggap sebagai vektor ciri input dan dihantar ke lapisan yang disambungkan sepenuhnya untuk tugas seperti klasifikasi atau regresi.

Ringkasnya, pengumpulan dan perataan adalah dua operasi yang sangat penting dalam rangkaian CNN. Pengumpulan boleh mengurangkan jumlah pengiraan dan parameter dan menghalang penyatuan yang berlebihan boleh mengembangkan peta ciri berbilang dimensi menjadi vektor satu dimensi untuk menyediakan vektor ciri input untuk lapisan yang disambungkan sepenuhnya.

Peranan merata dalam rangkaian neural konvolusi

Operasi merata dalam rangkaian neural konvolusi (CNN) adalah untuk mengembangkan peta ciri berbilang dimensi menjadi vektor satu dimensi supaya ia boleh dihantar sebagai input kepada lapisan bersambung sepenuhnya . Dalam rangkaian CNN, perataan biasanya dilakukan selepas lapisan pengumpulan Fungsi utamanya adalah untuk memampatkan maklumat yang diekstrak daripada ciri dalam peta ciri ke dalam vektor ini boleh disalurkan ke lapisan yang bersambung sepenuhnya untuk tugasan seperti klasifikasi atau regresi . Secara khusus, fungsi meratakan mempunyai perkara berikut:

1 Tukar peta ciri ke dalam bentuk vektor yang boleh diproses oleh lapisan bersambung sepenuhnya

Operasi meratakan mengembangkan peta ciri berbilang dimensi menjadi vektor satu dimensi. , sebagai contoh, Peta ciri 3x3x64 dikembangkan menjadi vektor 1x576. Vektor yang dikembangkan boleh dianggap sebagai vektor ciri input dan dihantar ke lapisan yang disambungkan sepenuhnya untuk tugas seperti klasifikasi atau regresi.

2. Ekstrak ciri

Operasi mendatar memampatkan maklumat yang diekstrak daripada ciri dalam peta ciri ke dalam vektor ini boleh dianggap sebagai kaedah pengekstrakan ciri boleh digunakan untuk pengelasan, regresi dan sasaran tugas pengesanan.

3 Kurangkan jumlah pengiraan dan bilangan parameter

Operasi meratakan boleh memampatkan maklumat yang diekstrak daripada ciri dalam peta ciri ke dalam vektor, dengan itu mengurangkan jumlah pengiraan dan bilangan parameter, dan menambah baik kecekapan model.

Ringkasnya, fungsi utama operasi merata adalah untuk menukar peta ciri ke dalam bentuk vektor yang boleh diproses oleh lapisan bersambung sepenuhnya, mengekstrak ciri dan mengurangkan jumlah pengiraan dan bilangan parameter, dengan itu meningkatkan kecekapan dan ketepatan model.

Atas ialah kandungan terperinci Takrif pengumpulan dan perataan dalam rangkaian saraf konvolusi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!