Howtosignalprocessing
- Wie viele Eingaben können ein neuronales Netzwerk verarbeiten?
- Wie groß ist die Eingangsgröße eines neuronalen Netzwerks??
- Wie können neuronale Netze mit unterschiedlichen Eingabebereich umgehen??
- Was sollte die Größe der Eingangsschicht haben??
Wie viele Eingaben können ein neuronales Netzwerk verarbeiten?
In den beliebten Netzen beträgt die Länge und Höhe der Eingangsbilder normalerweise weniger als dreihundert, was die Anzahl der Eingangsfunktionen 90000 macht . Sie können auch Max-Pooling nach einigen Faltungsschichten verwenden, wenn Sie Faltungsnetze verwenden, um die Anzahl der Parameter zu verringern.
Wie groß ist die Eingangsgröße eines neuronalen Netzwerks??
In Keras muss die Eingangsdimension ohne die Chargengröße (Anzahl der Stichproben) angegeben werden. In diesem neuronalen Netzwerk wird die Eingangsform als (32,) angegeben. 32 bezieht sich auf die Anzahl der Merkmale in jeder Eingangsprobe. Anstatt die Chargengröße nicht zu erwähnen, kann auch ein Platzhalter gegeben werden.
Wie können neuronale Netze mit unterschiedlichen Eingabebereich umgehen??
Bei Eingängen mit variabler Größe, bei denen unter den Eingängen keine bestimmte Reihenfolge vorliegt, kann man Netzwerke entwerfen, die: Verwenden Sie eine Wiederholung desselben Subnetzes für jede der Gruppen von Eingängen (i.e. mit gemeinsamen Gewichten). Dieses wiederholte Subnetz lernt eine Darstellung der (Gruppen) Eingänge.
Was sollte die Größe der Eingangsschicht haben??
Sie wählen die Größe der Eingangsschicht basierend auf der Größe Ihrer Daten. Wenn Ihre Daten 100 Informationen pro Beispiel enthalten, verfügt Ihre Eingangsschicht über 100 Knoten. Wenn Ihre Daten 56.123 Datenprogramme pro Beispiel enthalten, verfügt Ihre Eingangsschicht über 56.123 Knoten.
