Fórmula matemática da rede neural convolucional

1. Como a convolução da CNN é calculada?
2. Como os neurônios da CNN são calculados?
3. Como os cálculos da CNN são calculados?
4. É um modelo matemático?

Como a convolução da CNN é calculada?

Camada de Conv: é aqui que a CNN aprende, então certamente teremos matrizes de peso. Para calcular os parâmetros aprendidos aqui, tudo o que precisamos fazer é multiplicar a forma da largura m, altura n, filtros de camada anterior e explicar todos esses filtros k na camada atual.

Como os neurônios da CNN são calculados?

Uma maneira simples de calcular os neurônios é simplesmente multiplicar as três dimensões dessa camada (Planos x largura x altura): Camada 2: 27x27x128 * 2 = 186,624. Camada 3: 13x13x192 * 2 = 64.896. etc.

Como os cálculos da CNN são calculados?

Para calculá -lo, temos que começar com o tamanho da imagem de entrada e calcular o tamanho de cada camada convolucional. No caso simples, o tamanho da camada CNN de saída é calculado como “input_size- (filtro_size-1)”. Por exemplo, se o Image_size de entrada for (50,50) e o filtro é (3,3) então (50- (3-1)) = 48.

É um modelo matemático?

Rede Neural Convolucional (CNN) - Quase parece uma amálgama de biologia, arte e matemática. De certa forma, é exatamente isso que é (e o que este artigo abordará). Os modelos de aprendizado profundo movido à CNN agora são onipresentes e você os encontrará polvilhados em vários aplicativos de visão computacional em todo o mundo.