Mi az a densenet modell?
Pontszám: 4,1/5 ( 2 szavazat )A DenseNet egy olyan típusú konvolúciós neurális hálózat, amely sűrű kapcsolatokat használ a rétegek között , sűrű blokkon keresztül, ahol az összes réteget (megfelelő jellemzőtérkép-mérettel) közvetlenül összekapcsoljuk egymással.
Mire használható a DenseNet?
Az egyik ResNet modulról a másikra átadott állapotú algoritmusoknak tekinthető. A DenseNetben minden réteg további bemeneteket szerez az összes előző rétegtől, és továbbadja saját jellemzőtérképét az összes következő rétegnek . Összefűzés használatos.
Mi az a DenseNet?
A DenseNet a neurális hálózatok egyik új felfedezése a vizuális objektumok felismerésére . A DenseNet meglehetősen hasonlít a ResNethez, néhány alapvető különbséggel. A ResNet egy additív módszert (+) használ, amely egyesíti az előző réteget (identitást) a jövőbeli réteggel, míg a DenseNet összefűzi (.)
Hogyan működik a DenseNet?
Összefoglalva, a DenseNet architektúra maximálisan használja a maradék mechanizmust úgy, hogy minden réteget (ugyanazon sűrű blokkból) csatlakozik a következő rétegeihez . Ennek a modellnek a kompaktsága nem redundánssá teszi a tanult jellemzőket, mivel mindegyik közös tudáson keresztül megosztható.
Mi a különbség a ResNet és a DenseNet között?
A ResNet és a DenseNet közötti különbség az, hogy a ResNet az összesítést alkalmazza az összes előző jellemzőtérkép összekapcsolásához, míg a DenseNet az összeset összefűzi [49].
DenseNets
A ResNeXt jobb, mint a ResNet?
Balra: A ResNethez képest a ResNeXt mindig jobb eredményeket ér el a CIFAR-10-ben . Jobbra: A Wide ResNethez (WRN) képest a ResNeXt-29 (16×64d) 3,58% és 17,31% hibát kap a CIFAR-10 és a CIFAR-100 esetében.
Melyik a jobb VGG16 vagy VGG19?
A VGG16-hoz képest a VGG19 valamivel jobb, de több memóriát igényel . A VGG16 modell konvolúciós rétegekből, max. pooling rétegekből és teljesen összekapcsolt rétegekből áll. Összesen 16 rétegből áll, 5 tömbből és minden blokkból egy max. pooling réteg.
Hány rétegből áll a DenseNet-121?
Például a DenseNet-121-nek [6,12,24,16] rétege van a négy sűrű blokkban, míg a DenseNet-169-nek [6, 12, 32, 32] rétege van. Láthatjuk, hogy a DenseNet architektúra első része egy 7x7 lépéses 2 konv. rétegből, majd egy 3x3 lépésből álló MaxPooling rétegből áll.
Miért használunk transzfer tanulást?
Miért használja a transzfertanulást? A transzfertanulásnak számos előnye van, de a fő előnyök a tanulási idő megtakarítása, a neurális hálózatok jobb teljesítménye (a legtöbb esetben) és az, hogy nincs szükség sok adatra.
Milyen DenseNet 161?
A densenet-161 modell a DenseNet modellcsoport egyike, amelyet képosztályozás végrehajtására terveztek . ... A modell bemenete egy blob, amely egyetlen képből áll, 1, 3, 224, 224 BGR sorrendben. A BGR átlagértékeit a következőképpen kell kivonni: [103.94, 116.78, 123.68], mielőtt a képblobot átadnánk a hálózatnak.
A DenseNet használ kiesést?
A DenseNet az egyik legnépszerűbb CNN-modellré válik a funkciók újrafelhasználásának hatékonysága miatt. ... A kísérleti eredmények azt mutatják, hogy a DenseNets speciális dropout módszerünkkel jobb pontosságot ad a vanília DenseNet és a legmodernebb CNN modellekhez képest, és ez a pontosságnövelés a modell mélységével növekszik.
Miért jó a DenseNet?
A DenseNet -eknek számos meggyőző előnye van: enyhítik az eltűnő gradiens problémát , erősítik a jellemzők terjedését, ösztönzik a jellemzők újrafelhasználását, és jelentősen csökkentik a paraméterek számát.
Mi az a DenseNet a mély tanulásban?
A DenseNet egy olyan típusú konvolúciós neurális hálózat, amely sűrű kapcsolatokat használ a rétegek között, sűrű blokkon keresztül , ahol az összes réteget (megfelelő jellemzőtérkép-mérettel) közvetlenül összekapcsoljuk egymással.
Mi az a transzfertanulás és hogyan működik?
A transzfertanulás egy új feladatban való tanulás fejlesztése a már megtanult kapcsolódó feladatból származó tudás átadásával . ... A transzfertanulás csak akkor működik a mély tanulásban, ha az első feladatból tanult modelljellemzők általánosak.
Mi az a transzfertanulás és hogyan hasznos?
A transzfertanulás akkor hasznos, ha nem rendelkezik elegendő adattal egy neurális hálózat által kezelni kívánt új tartományhoz, és van egy nagy, már meglévő adattár, amelyet át lehet vinni a problémájára.
Hogyan csökkenthetjük a túlillesztést az átviteli tanulásban?
A túlillesztés csökkentésének legegyszerűbb módja a képzési adatok méretének növelése . A gépi tanulásban nehéz növelni az adatmennyiséget a magas költségek miatt.
Mi a sűrű réteg a CNN-ben?
A sűrű réteg a szabályos mélyen összefüggő neurális hálózati réteg . Ez a legelterjedtebb és leggyakrabban használt réteg. A sűrű réteg elvégzi az alábbi műveletet a bemeneten, és visszaadja a kimenetet. kimenet = aktiválás (pont(bemenet, kernel) + torzítás)
Mi az Inception v3 architektúra?
Az Inception-v3 egy konvolúciós neurális hálózati architektúra az Inception családból , amely számos fejlesztést hajt végre, beleértve a Label Smoothing, a Factorized 7 x 7 konvolúciók használatát, és egy segédosztályozó használatát a címkeinformációk terjesztésére a hálózaton belül (a kötegelt használat mellett). normalizálás...
Mit csinál a globális átlagos pooling?
A Global Average Pooling egy olyan összevonási művelet, amelyet a klasszikus CNN-ek teljesen összekapcsolt rétegeinek helyettesítésére terveztek . Az ötlet az, hogy az utolsó mlpconv rétegben az osztályozási feladat minden megfelelő kategóriájához egy jellemzőtérképet állítsunk elő.
Miért hívják VGG16-nak?
A VGG-16 név 16-os száma arra utal , hogy ennek 16 rétege van, amelyeknek van némi súlya . ... Az általunk használt szűrők száma nagyjából megduplázódik minden lépésnél, vagy megduplázódik minden konvációs rétegben, és ez egy másik egyszerű elv a hálózat architektúrájának megtervezéséhez.
Miért hívják a VGG16-ot VGG16-nak?
VGG16 konvolúciós neurális hálózat A VGG16 (más néven OxfordNet) egy konvolúciós neurális hálózati architektúra, amelyet az oxfordi Visual Geometry Groupról neveztek el , akik kifejlesztették. 2014-ben nyerték vele az ILSVRC2014 (Large Scale Visual Recognition Challenge 2014)) versenyt.
Milyen ResNet 101?
A ResNet-101 egy 101 réteg mélységű konvolúciós neurális hálózat . A hálózat több mint egymillió képre betanított, előképzett változatát betöltheti az ImageNet adatbázisból [1]. Az előképzett hálózat 1000 tárgykategóriába tudja besorolni a képeket, mint például billentyűzet, egér, ceruza és sok állat.
Mi a kardinalitás a ResNetben?
Balra: ResNet architektúrája, jobbra: ResNeXt architektúrája (Xie et al., 2016) A kardinalitást a szerzők vezetik be. A transzformációk halmazának méretét jelenti . Lásd a következő ábrát, az architektúra 32 azonos topológiablokkot tartalmaz, így a kardinalitás értéke 32.
Milyen ResNeXt 101?
A ResNeXt101-32x4d az Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks című dokumentumban bemutatott modell . Ez egy szokásos ResNet modellen alapul, amely a szűk keresztmetszet blokkon belüli 3x3 konvolúciót helyettesíti a 3x3 csoportosított konvolúciókkal.