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- Qu'est-ce que la mise en commun du réseau neuronal convolutionnel?
- La mise en commun est nécessaire pour le réseau neuronal de convolution?
- Quel regroupement est le plus préféré dans CNN?
- Comment fonctionne la convolution et la mise en commun?
Qu'est-ce que la mise en commun du réseau neuronal convolutionnel?
Le but des couches de mise en commun est de réduire les dimensions de la couche cachée en combinant les sorties des grappes de neurones à la couche précédente en un seul neurone dans la couche suivante. De: Quantum Information Processing, Quantum Computing et Quantum Error Correction (deuxième édition), 2021.
La mise en commun est nécessaire pour le réseau neuronal de convolution?
La regroupement est nécessaire pour échantillonner la détection des fonctionnalités dans les cartes de fonctionnalités. Comment calculer et mettre en œuvre une mise en commun moyenne et maximale dans un réseau neuronal convolutionnel.
Quel regroupement est le plus préféré dans CNN?
Les performances d'apprentissage en profondeur dépendent du choix de la méthode de mise en commun. Les méthodes de regroupement les plus populaires sont la mise en commun moyen (AP), la mise en commun maximale (MP) et la mise en commun de la foulée (SP). Dans l'ensemble, ces méthodes simples sont efficaces car les valeurs représentatives peuvent être facilement calculées.
Comment fonctionne la convolution et la mise en commun?
Convolution: combinez les valeurs du filtre et les valeurs d'entrée (multiplier et ajouter). Envoi: utilisez uniquement les valeurs d'entrée. La sortie effectuer un fonctionnement dérivé de l'entrée dans la fenêtre (e.g. max, moyenne, médiane, etc.) pour «s'effondrer» sur les valeurs.
