Глубокая сверточная нейронная сеть

Это интеллектуальная карта глубоких сверточных нейронных сетей. Это нейронная сеть прямого распространения, которая содержит сверточные вычисления и имеет глубокую структуру. Это один из важных алгоритмов глубокого обучения.

Отредактировано в 2023-12-18 19:26:04

WSysQn6v

Недавние работы Смотреть другие работы>>

Глубокая сверточная нейронная сеть

WSysQn6v

Недавние работы Смотреть другие работы>>

Рекомендовано вам
Структура

Узнайте о модели MECE
- 2
ArteVeloce

Глубокая сверточная нейронная сеть

определение

Это модель глубокого обучения, в основном используемая для обработки данных с сеточной структурой.

модель глубокого обучения

Это тип модели машинного обучения, основанной на искусственных нейронных сетях (искусственные нейронные сети). Они изучают и извлекают представление функций входных данных посредством многоуровневого нелинейного преобразования. Эти модели обычно содержат несколько скрытых слоев (глубинных структур) и поэтому называются моделями глубокого обучения.

приложение

CNN добилась больших успехов в области компьютерного зрения и широко используется в таких задачах, как распознавание изображений, обнаружение объектов и генерация изображений.

Ключевые понятия и компоненты

Сверточный слой

Один из самых важных слоев в CNN

Сверточные слои извлекают локальные особенности входных данных с помощью операций свертки. Операция свертки реализуется путем перемещения ядер свертки (фильтров) по входным данным, при этом каждое ядро свертки используется для обнаружения определенных функций на входе.

Слой пула

Слой объединения используется для уменьшения пространственного размера выходных данных сверточного слоя, уменьшения вычислительной сложности и извлечения важной информации о функциях.

Общие операции объединения включают максимальное объединение (принятие максимального значения в окрестности) и среднее объединение (принятие среднего значения в окрестности).

Функция активации

После сверточного слоя обычно применяется функция активации для введения нелинейных свойств. Общие функции активации включают ReLU (выпрямленная линейная единица) и т. д., которые помогают сети изучать нелинейные связи.

Полностью связный слой

После слоев свертки и объединения обычно используется полносвязный слой для сопоставления извлеченных объектов с выходными категориями. Полностью связный уровень соединяет все узлы предыдущего слоя с каждым узлом следующего слоя.

Пакетная нормализация

Используется для ускорения процесса обучения глубоких сетей за счет нормализации данных каждого мини-пакета, что помогает улучшить стабильность и скорость сходимости сети.

Структура сверточной нейронной сети

Типичная структура CNN включает чередующиеся сверточные слои и слои пула и, наконец, полностью связный слой. Структура всей сети обычно состоит из входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя.

распределение веса

Ядра свертки в сверточном слое являются общими, что означает, что они используются для извлечения признаков по всему входному пространству. Это эффективно уменьшает количество параметров и улучшает способность сети к обобщению.