マインドマップギャラリー 畳み込みニューラル ネットワーク
全結合ネットワークのボトルネックとなる畳み込みニューラル ネットワークの詳細なアーキテクチャは、画像のデータ サイズが大きくなるにつれて、隠れ層ネットワークが非常に複雑になることです。ぜひ見てください。
これはバクテリアに関するマインドマップであり、その主な内容には、概要、形態、種類、構造、生殖、分布、アプリケーション、および拡張が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、植物の無性生殖に関するマインドマップであり、その主な内容には、概念、胞子の生殖、栄養生殖、組織培養、芽が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、動物の生殖発達に関するマインドマップであり、その主な内容には、昆虫、カエル、鳥、性的生殖、無性生殖が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
コンピュータビジョンデジタル画像処理
完全に接続されたニューラルネットワーク
ニューラル ネットワークとディープラーニング 畳み込みニューラル ネットワーク
注意メカニズム
モデルの生成
コンボリューション、ノイズ除去、エッジ抽出
古典的なネットワーク分析
コンピュータービジョンとディープラーニング
主要な深層学習モデル
BEVのセンシング方向の学習シーケンス
畳み込みニューラル ネットワーク
完全に接続されたネットワークのボトルネック
画像のデータサイズが増加すると、隠れ層ネットワークは非常に複雑になります。
層構造
畳み込み層
コンボリューションカーネル
次に、コンボリューション カーネル グループについて説明します。
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特徴応答マップ グループの深さは、コンボリューション カーネルの数に等しい
さまざまな特徴応答マップは、さまざまなコンボリューション カーネルに対する入力画像の応答効果を反映します。
同じ特徴応答マップ上の異なる位置の値は、同じコンボリューション カーネルに対する入力画像上の異なる位置の応答結果を表します。
畳み込みステップ サイズ
指定された間隔で畳み込み演算を実行します
境界線のパディング
効果
入力サイズと出力サイズの一貫性を保つ
最も一般的なのはゼロパディングです
活性化層
プーリング層
各特徴応答マップを独立して実行し、マップ グループ内の各マップのカーネル高さの幅を減らし、後続の畳み込み層のパラメーターの数を減らし、受容野を増やし、それによって過剰適合を制御します。
操作する
特徴応答マップの特定の領域をプールするということは、領域全体を表すために領域内の値を指定することを意味します。
一般的なタイプ
最大プーリング
非最大化抑制と同等
平均プーリング
ハイパーパラメータ
プールウィンドウ
プーリングステップサイズ
全結合層
損失関数
クロスエントロピー損失
最適化
シンガポールドル
勢いのあるシンガポールドル
アダム
画像補正
質問
過学習は、学習サンプルが少なすぎるために発生し、その結果、新しいデータに一般化できるモデルをトレーニングできなくなります。
信頼性の高い画像を生成するさまざまなランダム変換でサンプルを強化することで、既存のトレーニング サンプルからさらに多くのトレーニング データを生成します
目的
モデルがデータのより多くの内容を観察できるようにすることで、汎化機能が向上します。
サンプルの強化
ランダムなスケーリングとカットアウト
トレーニング段階: 異なる規模および異なる領域でランダムに減点
テストフェーズ: 事前に定義された方法に従って引き出します。
カラーディザ
平行移動、回転、歪み、トリミングなど。