Howtosignalprocessing
- O que está se acumulando em rede neural convolucional?
- É necessário agrupar para a rede neural de convolução?
- Qual pool é mais preferido na CNN?
- Como funcionam a convolução e o pool?
O que está se acumulando em rede neural convolucional?
O objetivo das camadas de agrupamento é reduzir as dimensões da camada oculta, combinando as saídas de aglomerados de neurônios na camada anterior em um único neurônio na próxima camada. De: Processamento de informações quânticas, computação quântica e correção de erros quânticos (segunda edição), 2021.
É necessário agrupar para a rede neural de convolução?
É necessário um pool para a amostra da detecção de recursos em mapas de recursos. Como calcular e implementar o agrupamento médio e o máximo em uma rede neural convolucional.
Qual pool é mais preferido na CNN?
O desempenho profundo do aprendizado depende da escolha do método de agrupamento. Os métodos de poolamento mais populares são o pool médio (AP), o máximo de pool (MP) e o Stride Pooling (SP). No geral, esses métodos simples são eficientes porque os valores representativos podem ser facilmente calculados.
Como funcionam a convolução e o pool?
Convolução: Combine valores de filtro e valores de entrada (multiplique e adicione). Pooling: use apenas valores de entrada. Saída Execute a operação derivada de entrada na janela (e.g. max, média, mediana, etc.) para "colapso" sobre valores.
