Table of Contents
নতুন মাত্রাশীল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) ছবি প্রক্রিয়াকরণ ও স্বীকৃতির কাজে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
সিএনএন-এ মৌলিক ভাবে পরিমাপ
সিএনএন-এর মধ্যে তওবার মূল উপাদান হচ্ছে তথ্য সংগ্রহ, উপাদান সংগ্রহ করার জন্য ফিল্টার প্রয়োগ করা। এই পরামিতির মধ্যে ফিল্টার ফিল্টারের মান, উচ্চতা, উচ্চতা এবং ইনপুট মাত্রা। এই স্তরটি একটি পরস্পরের সাথে যুক্ত। সূত্রের সাহায্যে এই সূত্রটি ব্যবহার করা যাবে:
[[[F] [F]R]ROPspellations = * (ORECR] - মাপ ২ *) /%s [FO এবং][1]
এই গণনাটি নির্ধারণ করে প্রতিটি ভ্লাদিভেশন অপারেশনের পর স্কুইড মাত্রা পরিবর্তন কিভাবে নেটওয়ার্ক এবং গণক্যের প্রভাব ফেলে।
সিএনএন-এর জন্য অপনর্যোগ পরামর্শ
সিএনএন-এর পারফর্মিং এর সাথে সঠিকতা এবং দক্ষতা বৃদ্ধির জন্য পরামিতি এবং কৌশলের সমন্বয় করা যায়।
- [[[FLT] সঠিকভাবে ফিল্টার করো: & সঠিকভাবে ফিল্টার করো:[FLT][FLT] ৩.x৩ এর মত ছোট ফিল্টার সাধারণ ব্যাপার ।
- [[F] [F] ট্র্যাকিং স্তর:[F] ম্যাক্স পুলিং [FLT] নিম্ন মাত্রার মাত্রা ও মেয়াদ গণনা করা হয় ।
- [[F][FLT] <0] নর্মেলাইজ করা হবে:[FLT] :[FLT] টেকনিক যেমন একটি সাধারণ ভারসাম্য বজায় রাখার প্রশিক্ষণ
- [[F] : f[F] ড্রপ [FLT] প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় র্যাপিডিং দ্বারা উপলব্ধ লগআউট করা নিষেধ করে ।
- [[[F] শুধু শেখার হারগুলো জানতে পেরেই হবে:[FLT] সঠিক শিক্ষা দেওয়ার হার বৃদ্ধি পায় ।
ব্যবহারিক উদাহরণ
একটি 3x3 ফিল্টারের মাধ্যমে ৬৪৬৪ পিক্সেলের ইনপুটের আকার অনুমান করা যায়, যা ১, ১ আর এর বৃদ্ধি পাবে:
[[F] [F] [F]R] = field (০) = (৩ - ২ + ১ / ১)
মাপ 64x64 এর একটি আউটপুট ম্যাপ যার মাধ্যমে প্রকৃত স্পেকট্রোল মাত্রা বজায় রাখা হয়।