Usando a convolução como extração de recursos

1. Como a convolução extrai os recursos?
2. Podemos usar a CNN para extração de recursos?
3. Qual é o papel das camadas convolucionais na extração de recursos?

Como a convolução extrai os recursos?

Detalhado no processamento da imagem, a convolução é uma maneira eficiente de extração de recursos, qualificada na redução da dimensão dos dados e na produção de um conjunto de dados menos redundante, também chamado de mapa de recursos. Cada kernel funciona como um identificador de recurso, filtrando onde o recurso existe na imagem original.

Podemos usar a CNN para extração de recursos?

A camada de saída da CNN normalmente usa a rede neural para classificação multiclasse. A CNN usa o extrator de recurso no processo de treinamento em vez de implementá -lo manualmente. O extrator de recursos da CNN consiste em tipos especiais de redes neurais que decidem os pesos através do processo de treinamento.

Qual é o papel das camadas convolucionais na extração de recursos?

As camadas de convolução são usadas para extrair os recursos das amostras de treinamento de entrada. Cada camada de convolução tem um conjunto de filtros que ajudam na extração de recursos. Em geral, à medida que a profundidade do modelo da CNN aumenta, a complexidade das características aprendidas pelas camadas de convolução aumenta.