Was bedeutet Verschiebung und multipliziert, was zu reibungslosen Verschiebung ist, was mit Faltungsnetzwerken mit Faltungsnetzwerken ist??

1. Was ist Schritt und Polsterung in CNN?
2. Wie die Funktionenextraktion in CNN durchgeführt wird?
3. Warum verwenden wir Polster in CNN??
4. Wie funktioniert die Faltung in CNN??

Was ist Schritt und Polsterung in CNN?

Stride bezeichnet, wie viele Schritte wir in jedem Schritten in der Faltung bewegen.Standardmäßig ist es eins. Faltung mit Schritt 1. Wir können beobachten, dass die Ausgangsgröße als Eingang kleiner ist. Um die Ausgangsdimension wie die Eingabe aufrechtzuerhalten, verwenden wir Polsterung. Polsterung ist ein Prozess, in dem die Eingangsmatrix symmetrisch Nullen hinzugefügt wird ...

Wie die Funktionenextraktion in CNN durchgeführt wird?

Die Ausgangsschicht von CNN verwendet typischerweise das neuronale Netzwerk für die Klassifizierung mehrerer Klassen. CNN verwendet den Feature -Extraktor im Trainingsprozess, anstatt ihn manuell zu implementieren. Der Feature -Extraktor von CNN besteht aus speziellen Arten von neuronalen Netzwerken, die die Gewichte durch den Trainingsprozess entscheiden.

Warum verwenden wir Polster in CNN??

Polsterung ist einfach ein Prozess beim Hinzufügen von Nullenschichten zu unseren Eingabebildern, um die oben genannten Probleme zu vermeiden. Dies verhindert das Schrumpfen, wenn p = Anzahl der Nullenschichten, die dem Bildrand hinzugefügt wurden.

Wie funktioniert die Faltung in CNN??

Faltung ist eine mathematische Operation, die das Verschmelzung von zwei Informationssätzen ermöglicht. Im Fall von CNN wird die Faltung auf die Eingabedaten angewendet, um die Informationen zu filtern und eine Feature -Karte zu erstellen. Dieser Filter wird auch als Kernel oder Feature -Detektor bezeichnet, und seine Abmessungen können beispielsweise 3x3 sein.