Howtosignalprocessing
- O que é o passo e o preenchimento na CNN?
- Como a extração de recursos é feita na CNN?
- Por que usamos preenchimento na CNN?
- Como funciona a convolução na CNN?
O que é o passo e o preenchimento na CNN?
Stride indica quantas etapas estamos movendo em cada etapa na convolução.Por padrão, é um. Convolução com o STRIDE 1. Podemos observar que o tamanho da saída é menor que a entrada. Para manter a dimensão da saída como na entrada, usamos o preenchimento. O preenchimento é um processo de adição de zeros à matriz de entrada simetricamente ...
Como a extração de recursos é feita na CNN?
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.
Por que usamos preenchimento na CNN?
O preenchimento é simplesmente um processo de adição de camadas de zeros às nossas imagens de entrada para evitar os problemas mencionados acima. Isso impede o encolhimento como, se p = número de camadas de zeros adicionadas à borda da imagem, então nossa imagem (n x n) se torna (n + 2p) x (n + 2p) imagem após preenchimento.
Como funciona a convolução na CNN?
Convolução é uma operação matemática que permite a fusão de dois conjuntos de informações. No caso da CNN, a convolução é aplicada aos dados de entrada para filtrar as informações e produzir um mapa de recursos. Este filtro também é chamado de kernel ou detector de recursos, e suas dimensões podem ser, por exemplo, 3x3.
