Sự tiến hóa mạng lưới thần kinh (CNNN) được sử dụng rộng rãi trong việc xử lý hình ảnh và công việc nhận diện.

Tính cơ bản trong CNN

Tính toán trong CNN chủ yếu bao gồm thao tác phối hợp, mà áp dụng bộ lọc để nhập dữ liệu để chiết xuất tính năng. Những tham số quan trọng bao gồm kích cỡ bộ lọc, bước, đệm và kích cỡ đầu vào. Kích cỡ xuất của lớp quay có thể được tính bằng công thức:

Kích cỡ ra = ( Kích cỡ bộ lọc - thời gian + 2 * Papping) / Stride + 1 [FLT: 1]

Tính toán này quyết định kích thước không gian thay đổi sau mỗi thao tác tiến trình, ảnh hưởng đến độ sâu và tải tính toán của mạng.

Lời mách thay đổi cách làm báp têm cho CNN

Cách tốt nhận hoạt động của CNN bao gồm việc điều chỉnh tham số và kỹ thuật để cải thiện sự chính xác và hiệu quả.

  • Dùng kích cỡ bộ lọc thích hợp:) bộ lọc nhỏ hơn như 3x3 là thường dùng để ghi lại chi tiết tốt.
  • Các lớp phân loại: khả năng tổng hợp tối đa giảm kích thước không gian và chi phí tính toán.
  • Sự bình thường hóa: Techniques như stlom stateization đào tạo ổn định.
  • Hãy phân loại: việc bỏ học ngăn ngừa sự quá mức của các tế bào thần kinh bằng cách ngẫu nhiên giảm hiệu lực trong quá trình đào tạo.
  • Tỷ lệ học tập ) đúng tốc độ điều chỉnh tốc độ tăng tốc.

Gương thực tế

Hãy xem xét một ảnh nhập kích cỡ 64x64 điểm ảnh, với bộ lọc 3x3, bước 1 và miếng đệm 1. Kích cỡ xuất được tính bằng:

Kích thước cắt giảm = (64 - 3 + 2 * 1) / 1 + 1 = 64 [FLT: 1]

Kết quả này là trong một bản đồ xuất của kích thước 64x64, duy trì các chiều không gian ban đầu trong khi chiết xuất tính năng.