Invariancia a konvolúciós neurális hálózatokban?
Pontszám: 4,9/5 ( 68 szavazat ) A fordítás invarianciája azt jelenti, hogy ha lefordítjuk a bemeneteket, a CNN továbbra is képes lesz észlelni azt az osztályt, amelyhez a bemenet tartozik .
Fordítási szimmetria - Wikipédia
Mi az invariancia a neurális hálózatban?
Invariancia a neurális hálózatokban A neurális hálózatok transzformációs csoportjainak invarianciája egyszerűen úgy definiálható, mint a neurális hálózatok kimenetének invarianciája (nem változik) a bemenetre ható csoporthoz képest . ... X a neurális hálózat bemenete. G egy transzformációs csoport, mint egy kép 2D elforgatása.
A CNN invariáns?
Hacsak az edzési adatok nem tartalmaznak olyan számjegyeket, amelyek a teljes 360 fokos spektrumon el vannak forgatva, a CNN nem igazán invariáns a forgásban . ... Ezért a CNN-eket úgy tekinthetjük, mint akik „nem törődnek vele”, hogy pontosan hol történik az aktiválás, egyszerűen csak az, hogy elindul – és ily módon természetesen kezeljük a fordítást a CNN-n belül.
A Deep Neural Networks fordítás invariáns?
Általánosan elterjedt az a vélemény, hogy a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) architekturálisan invariánsak a fordítás szempontjából, köszönhetően a konvolúciós és/vagy összevonási műveleteknek, amelyekkel felruházzák. Valójában számos munka azt találta, hogy ezek a hálózatok szisztematikusan nem ismerik fel az új objektumokat a nem képzett helyeken.
Mi az ekvivariancia és invariancia?
Az ekvivariancia lehetővé teszi a hálózat számára, hogy általánosítson él-, textúra- és alakérzékelést különböző helyeken . Az invariancia lehetővé teszi, hogy az észlelt jellemzők pontos elhelyezkedése kevésbé számítson. Ez az általánosítás két egymást kiegészítő típusa számos képfeldolgozási feladathoz.
05 Imperial's Deep learning tanfolyam: Equivariance and Invariance
Miért invariancia a CNN?
A Translational Invariance a CNN-t invariánssá teszi a fordítással szemben. A fordítás invarianciája azt jelenti, hogy ha lefordítjuk a bemeneteket, a CNN továbbra is képes lesz észlelni azt az osztályt, amelyhez a bemenet tartozik . A fordítási változatlanság a pooling művelet eredménye.
Mit jelent invariancia?
: állandó, konkrétan változatlan : meghatározott matematikai vagy fizikai műveletek vagy transzformációk által nem változtatott invariáns tényező.
Mi a lemorzsolódás aránya a mélytanulásban?
A lemorzsolódás egy olyan technika, amelyben a véletlenszerűen kiválasztott neuronokat figyelmen kívül hagyják a képzés során . Véletlenszerűen „kiesnek”. Ez azt jelenti, hogy hozzájárulásukat a downstream neuronok aktiválásához ideiglenesen megszüntetik az előremenetben, és a súlyfrissítések nem vonatkoznak a visszafelé haladó neuronokra.
Mi a térbeli invariancia a CNN-ben?
A Shift Invariance egyszerűen arra a „változatlanságra” utal, amelyet a CNN-nek a képek felismeréséhez kell . Lehetővé teszi a CNN számára, hogy felismerje a jellemzőket/objektumokat, még akkor is, ha azok nem pontosan úgy néznek ki, mint a képzési időszakában lévő képek. Az eltolási változatlanság „kis” eltéréseket takar, mint például a mozgások néhány pixeles eltolódása.
Mi a CNN vesztesége?
A Loss Function a neurális hálózatok egyik fontos összetevője. A veszteség nem más, mint a Neural Net előrejelzési hibája . A veszteség kiszámításának módszerét veszteségfüggvénynek nevezik. Egyszerűen fogalmazva, a veszteséget a gradiensek kiszámítására használják.
A CNN felügyelt vagy nem?
A konvolúciós neurális hálózat (CNN) a mesterséges neurális hálózat egy speciális típusa, amely perceptronokat, egy gépi tanulási egység algoritmust használ felügyelt tanuláshoz az adatok elemzéséhez. A CNN-ek képfeldolgozásra, természetes nyelvi feldolgozásra és más kognitív feladatokra vonatkoznak.
Hány rétege van a CNN-nek?
Konvolúciós neurális hálózati architektúra A CNN általában három rétegből áll : egy konvolúciós rétegből, egy pooling rétegből és egy teljesen összekapcsolt rétegből.
A CNN egy algoritmus?
A CNN egy hatékony felismerési algoritmus , amelyet széles körben használnak a mintafelismerésben és a képfeldolgozásban. Számos funkciója van, például egyszerű felépítés, kevesebb edzési paraméter és alkalmazkodóképesség.
Mik azok az optimalizálók a neurális hálózatban?
Az optimalizálók olyan algoritmusok vagy módszerek, amelyeket a neurális hálózat attribútumainak, például súlyozásának és tanulási sebességének megváltoztatására használnak a veszteségek csökkentése érdekében. Az optimalizálókat az optimalizálási problémák megoldására használják a funkció minimalizálásával.
A CNN forgása invariáns?
CyCNN: Poláris leképezést és hengeres konvolúciós rétegeket használó forgásinvariáns CNN. A mély konvolúciós neurális hálózatokról (CNN-k) empirikusan ismert, hogy invariánsok a mérsékelt transzlációig, de nem a forgásig a képosztályozásban.
Mi az aktiválási funkció fő célja?
Egyszerűen fogalmazva, az aktiválási függvény egy olyan funkció, amelyet egy mesterséges neurális hálózathoz adnak hozzá, hogy segítse a hálózatot az adatok bonyolult mintáinak megtanulásában . Ha összehasonlítjuk az agyunkban található idegsejt-alapú modellel, az aktiválási funkció a végén dönti el, hogy mi kerüljön a következő neuronra.
Mi a térbeli méret a CNN-ben?
A kimeneti kép térbeli mérete ( [W-F+2P]/S)+1 . Itt W a bemeneti térfogat mérete, F a szűrő mérete, P az alkalmazott kitöltés száma és S a lépések száma.
Mi a térszerkezet a CNN-ben?
A térinformáció olyan információra vonatkozik , amely hely alapú kapcsolatban áll más információkkal . Például 00100. 01100.
Mi a súlymegosztás a CNN-ben?
Megosztott súlyok: A CNN-ekben minden szűrő a teljes látómezőben replikálódik. Ezek a replikált egységek ugyanazt a paraméterezést (súlyvektor és torzítás) osztják meg, és egy jellemzőtérképet alkotnak. Ez azt jelenti, hogy egy adott konvolúciós rétegben lévő összes neuron ugyanarra a tulajdonságra reagál saját specifikus válaszmezőjében.
Kinek a legmagasabb a lemorzsolódási aránya?
2019-ben az amerikai indiánok/alaszkai bennszülöttek középiskolai lemorzsolódási aránya az Egyesült Államokban 9,6 százalék volt, ami minden etnikum közül a legmagasabb arány. Összehasonlításképpen, az ázsiaiak középiskolai lemorzsolódási aránya alig volt két százalék alatt.
Hol van a kieső réteg?
Általában a kiesést a teljesen összekapcsolt rétegekre helyezik csak azért, mert ezeken van a legtöbb paraméter, és így valószínűleg túlzottan együtt alkalmazkodnak, túlillesztést okozva. Mivel azonban ez egy sztochasztikus szabályosítási technika, valóban mindenhová elhelyezheti.
Mi az a lapos réteg a CNN-ben?
A kiegyenlítés az adatok egydimenziós tömbbé konvertálása a következő rétegbe történő bevitelhez . A konvolúciós rétegek kimenetét lesimítjuk, hogy egyetlen hosszú jellemzővektort hozzunk létre. És kapcsolódik a végső osztályozási modellhez, amelyet teljesen összekapcsolt rétegnek neveznek.
Mi a változatlanság fizikai jelentése?
[ĭn-vâr′ē-əns] Az a tulajdonság, hogy változatlan marad, függetlenül a mérési feltételek változásától . Például egy felület területe változatlan marad, ha a felületet elforgatjuk a térben; így a terület rotációs invarianciát mutat. A fizikában az invariancia a megmaradási törvényekkel függ össze.
Mit jelent a galilei változatlanság?
A galilei változatlanság a klasszikus mechanika sarokköve. Azt állítja, hogy zárt rendszerek esetében a mikroszkópikus szabadsági fokok mozgásegyenletei nem változnak a Galilei-féle transzformációk hatására különböző inerciarendszerekre .
Mi az egyenlet invarianciája?
A matematikában az invariáns egy matematikai objektum (vagy matematikai objektumok osztályának) tulajdonsága, amely változatlan marad, miután bizonyos típusú műveleteket vagy transzformációkat alkalmaznak az objektumokra .