Comprendre les convolutions

1. Comment expliquez-vous la convolution?
2. Comment les convolutions sont-elles calculées?
3. Comment fonctionnent les convolutions dans CNN?
4. Pourquoi une convolution 1x1 fait-elle?

Comment expliquez-vous la convolution?

Le terme convolution fait référence à la fois à la fonction de résultat et au processus de calcul de son information. Il est défini comme l'intégrale du produit des deux fonctions après un a l'axe y et décalé.

Comment les convolutions sont-elles calculées?

La hauteur de la fonction à un moment t = i · Δt est f (i · Δt). La zone de l'impulsion à t = i · Δt est f (i · Δt) · Δt. La réponse impulsionnelle retardée et décalée est donnée par f (i · Δt) · Δt · h (t-i · Δt). C'est le théorème de la convolution.

Comment fonctionnent les convolutions dans CNN?

La convolution est une opération mathématique qui permet la fusion de deux ensembles d'informations. Dans le cas de CNN, une convolution est appliquée aux données d'entrée pour filtrer les informations et produire une carte des fonctionnalités. Ce filtre est également appelé noyau ou détecteur de fonctionnalités, et ses dimensions peuvent être, par exemple, 3x3.

Pourquoi une convolution 1x1 fait-elle?

Les convolutions 1x1 sont utilisées pour calculer les réductions avant les convolutions coûteuses 3x3 et 5x5. En plus d'être utilisé comme réductions, ils incluent également l'utilisation de l'activation linéaire rectifiée qui les rend à double usage.