Howtosignalprocessing
- Combien d'entrées un réseau neuronal peut-il gérer?
- Quelle est la taille d'entrée d'un réseau neuronal?
- Comment les réseaux de neurones peuvent-ils gérer des tailles d'entrées variables?
- Quelle devrait être la taille de la couche d'entrée?
Combien d'entrées un réseau neuronal peut-il gérer?
Dans les filets populaires, la longueur et la hauteur des images d'entrée sont généralement inférieures à trois cents, ce qui rend le nombre de caractéristiques d'entrée 90000 . Vous pouvez également utiliser un pool maximum après certaines couches de convolution, si vous utilisez des filets convolutionnels, pour réduire le nombre de paramètres.
Quelle est la taille d'entrée d'un réseau neuronal?
Dans Keras, la dimension d'entrée doit être donnée à l'exclusion de la taille du lot (nombre d'échantillons). Dans ce réseau neuronal, la forme d'entrée est donnée comme (32,). 32 fait référence au nombre de fonctionnalités dans chaque échantillon d'entrée. Au lieu de ne pas mentionner la taille d'un lot, même un espace réservé peut être donné.
Comment les réseaux de neurones peuvent-ils gérer des tailles d'entrées variables?
Pour les entrées de taille variable où il n'y a pas de commande particulière entre les entrées, on peut concevoir des réseaux qui: utilisent une répétition du même sous-réseau pour chacun des groupes d'entrées (I.e. avec des poids partagés). Ce sous-réseau répété apprend une représentation des (groupes de) entrées.
Quelle devrait être la taille de la couche d'entrée?
Vous choisissez la taille de la couche d'entrée en fonction de la taille de vos données. Si vos données contiennent 100 informations par exemple, votre couche d'entrée aura 100 nœuds. Si vos données contient 56 123 éléments de données par exemple, votre couche d'entrée aura 56 123 nœuds.
