Qu'est-ce qui se déplace et multipliez les moyens accumulés en termes de réseaux de neurones convolutionnels?

1. Qu'est-ce que la foulée et le rembourrage dans CNN?
2. Comment l'extraction des caractéristiques se fait dans CNN?
3. Pourquoi utilisons-nous le rembourrage dans CNN?
4. Comment fonctionne la convolution dans CNN?

Qu'est-ce que la foulée et le rembourrage dans CNN?

La foulée indique le nombre d'étapes que nous déplaçons dans chaque étapes de la convolution.Par défaut c'est un. Convolution avec la foulée 1. On peut observer que la taille de la sortie est plus petite cette entrée. Pour maintenir la dimension de la sortie comme dans l'entrée, nous utilisons un rembourrage. Le rembourrage est un processus d'ajout de zéros à la matrice d'entrée symétriquement ...

Comment l'extraction des caractéristiques se fait dans CNN?

La couche de sortie de CNN utilise généralement le réseau de neurones pour la classification multi-classes. CNN utilise l'extracteur de fonctionnalités dans le processus de formation au lieu de l'implémenter manuellement. L'extracteur de fonctionnalité de CNN se compose de types spéciaux de réseaux de neurones qui décident des poids à travers le processus de formation.

Pourquoi utilisons-nous le rembourrage dans CNN?

Le rembourrage est simplement un processus d'ajout de couches de zéros à nos images d'entrée afin d'éviter les problèmes mentionnés ci-dessus. Cela empêche le rétrécissement comme, si p = nombre de couches de zéros ajoutés à la bordure de l'image, alors notre image (n x n) devient (n + 2p) x (n + 2p) après le rembourrage.

Comment fonctionne la convolution 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.