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Une couche convolutionnelle est le principal élément de construction d'un CNN. Il contient un ensemble de filtres (ou noyaux), dont des paramètres doivent être appris tout au long de la formation. La taille des filtres est généralement plus petite que l'image réelle. Chaque filtre convolse avec l'image et crée une carte d'activation.
- Qu'est-ce que la couche convolutionnelle dans CNN?
- Qu'est-ce que la couche convolutionnelle et la couche de mise en commun?
- Quelles sont les 4 couches différentes sur CNN?
Qu'est-ce que la couche convolutionnelle dans CNN?
La couche convolutionnelle est le bloc de construction central d'un CNN, et c'est là que la majorité du calcul se produit. Il nécessite quelques composants, qui sont des données d'entrée, un filtre et une carte de fonctionnalité. Supposons que l'entrée sera une image couleur, qui est composée d'une matrice de pixels en 3D.
Qu'est-ce que la couche convolutionnelle et la couche de mise en commun?
La différence significative est qu'une couche de convolution extrait les fonctionnalités de la matrice de données, tandis que la couche de mise en commun n'échantillonne que la matrice de données.
Quelles sont les 4 couches différentes sur CNN?
Les différentes couches d'un CNN. Il existe quatre types de couches pour un réseau neuronal convolutionnel: la couche convolutionnelle, la couche de pool, la couche de correction de Relu et la couche entièrement connectée.
