Apa yang menggeser dan melipatgandakan rata-rata dalam hal jaringan saraf konvolusional?

1. Apa yang melangkah dan padding di CNN?
2. Bagaimana Ekstraksi Fitur dilakukan di CNN?
3. Mengapa kita menggunakan padding di CNN?
4. Bagaimana cara kerja konvolusi di CNN?

Apa yang melangkah dan padding di CNN?

Langkah menunjukkan berapa banyak langkah yang kita pindahkan di setiap langkah dalam konvolusi.Secara default itu satu. Konvolusi dengan langkah 1. Kita dapat mengamati bahwa ukuran output lebih kecil dari input. Untuk mempertahankan dimensi output seperti dalam input, kami menggunakan padding. Padding adalah proses penambahan nol ke matriks input secara simetris ...

Bagaimana Ekstraksi Fitur dilakukan di CNN?

Lapisan output CNN biasanya menggunakan jaringan saraf untuk klasifikasi multiclass. CNN menggunakan fitur ekstraktor dalam proses pelatihan alih -alih mengimplementasikannya secara manual. Ekstraktor fitur CNN terdiri dari jenis jaringan saraf khusus yang menentukan bobot melalui proses pelatihan.

Mengapa kita menggunakan padding di CNN?

Padding hanyalah proses penambahan lapisan nol ke gambar input kami untuk menghindari masalah yang disebutkan di atas. Ini mencegah menyusut karena, jika p = jumlah lapisan nol ditambahkan ke batas gambar, maka gambar kami (n x n) menjadi (n + 2p) x (n + 2p) gambar setelah bantalan.

Bagaimana cara kerja konvolusi di CNN?

Konvolusi adalah operasi matematika yang memungkinkan penggabungan dua set informasi. Dalam kasus CNN, konvolusi diterapkan pada data input untuk memfilter informasi dan menghasilkan peta fitur. Filter ini juga disebut kernel, atau detektor fitur, dan dimensinya dapat, misalnya, 3x3.