La définition du regroupement et de l'aplatissement dans les réseaux de neurones convolutifs

Dans le réseau de neurones convolutifs (CNN), la mise en commun et l'aplatissement sont deux concepts très importants.

Concept de pooling

L'opération de pooling est une opération couramment utilisée dans les réseaux CNN. Elle est utilisée pour réduire la dimension des cartes de fonctionnalités, réduire la quantité de calcul et le nombre de paramètres, et éviter le surajustement.

L'opération de pooling est généralement effectuée après la couche convolutive, et son rôle est de réduire chaque petite zone de la carte de caractéristiques (telle que 2x2 ou 3x3) à une valeur, qui peut être la valeur maximale (Max Pooling) ou la valeur moyenne (Average Pooling) . Cela permet de réduire le nombre de paramètres, de réduire le risque de surajustement et d'extraire des fonctionnalités plus importantes.

Le rôle principal de la couche de pooling dans le réseau neuronal convolutif

La couche de pooling est une opération couramment utilisée dans CNN, qui est utilisée pour réduire la dimension de la carte des caractéristiques, réduire la quantité de calcul et le nombre de paramètres, et éviter le surapprentissage. Ses principales fonctions sont : 1. Extraire les principales caractéristiques et conserver les informations clés de l'image ; 2. Réduire la taille de la carte des caractéristiques et réduire la complexité de calcul ; 3. Partager les paramètres pour améliorer la capacité de généralisation du modèle ; sensibilité spatiale et améliorer la robustesse du modèle.

1. Réduction de la dimensionnalité des fonctionnalités

Les opérations de pooling sont généralement effectuées après la couche convolutive en réduisant une petite zone de la carte des fonctionnalités (telle que 2x2 ou 3x3) à une valeur, la dimension de la carte des fonctionnalités est réduite, réduisant ainsi. la quantité de calcul et la quantité de paramètres.

2. Invariance

L'opération de mise en commun rend le réseau neuronal convolutif invariant aux petits changements dans l'entrée, tels que la translation, la rotation et la mise à l'échelle, améliorant ainsi la capacité de généralisation du modèle.

3. Supprimer les informations redondantes

L'opération de regroupement peut supprimer les informations redondantes dans la carte des fonctionnalités, telles que le bruit ou les fonctionnalités sans importance dans la carte des fonctionnalités, améliorant ainsi la robustesse du modèle.

4. Empêcher le surajustement

L'opération de pooling peut empêcher le modèle de surajuster, améliorant ainsi la capacité de généralisation du modèle.

En bref, la fonction principale de la couche de pooling est d'améliorer la capacité de généralisation du modèle en réduisant la dimensionnalité de la carte des caractéristiques, en supprimant les informations redondantes et en empêchant le surajustement, afin qu'il présente une certaine invariance aux petits changements dans les données d'entrée. .

Concept d'aplatissement

L'opération d'aplatissement étend une carte de caractéristiques multidimensionnelle en un vecteur unidimensionnel afin qu'elle puisse être transmise en entrée à la couche entièrement connectée. Dans les réseaux CNN, l'aplatissement est généralement effectué après la couche de pooling. Son objectif est de compresser les informations extraites des caractéristiques de la carte des caractéristiques dans un vecteur. Ce vecteur peut être transmis à la couche entièrement connectée pour des tâches telles que la classification ou la régression.

Le processus d'aplatissement consiste à étendre la carte de caractéristiques multidimensionnelle en un vecteur unidimensionnel, par exemple, étendre une carte de caractéristiques 3x3x64 en un vecteur 1x576. Le vecteur développé peut être considéré comme un vecteur de caractéristiques d'entrée et transmis à la couche entièrement connectée pour des tâches telles que la classification ou la régression.

En résumé, le pooling et l'aplatissement sont deux opérations très importantes dans les réseaux CNN. La mise en commun peut réduire la quantité de calculs et de paramètres et empêcher un ajustement excessif ; l'aplatissement peut étendre la carte de caractéristiques multidimensionnelle en un vecteur unidimensionnel pour fournir des vecteurs de caractéristiques d'entrée pour la couche entièrement connectée.

Le rôle de l'aplatissement dans les réseaux de neurones convolutifs

L'opération d'aplatissement dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN) consiste à étendre une carte de caractéristiques multidimensionnelle en un vecteur unidimensionnel afin qu'elle puisse être transmise en entrée à la couche entièrement connectée . Dans les réseaux CNN, l'aplatissement est généralement effectué après la couche de pooling. Sa fonction principale est de compresser les informations extraites des caractéristiques de la carte des caractéristiques dans un vecteur. Ce vecteur peut être transmis à la couche entièrement connectée pour des tâches telles que la classification ou la régression. . Plus précisément, les fonctions d'aplatissement comportent les points suivants :

1. Convertir la carte de caractéristiques en une forme vectorielle pouvant être traitée par la couche entièrement connectée.

L'opération d'aplatissement étend la carte de caractéristiques multidimensionnelle en un vecteur unidimensionnel. , par exemple, une carte de fonctionnalités 3x3x64 est développée en un vecteur 1x576. Le vecteur développé peut être considéré comme un vecteur de caractéristiques d'entrée et transmis à la couche entièrement connectée pour des tâches telles que la classification ou la régression.

2. Extraire les caractéristiques

L'opération d'aplatissement compresse les informations extraites des caractéristiques de la carte des caractéristiques dans un vecteur. Ce vecteur peut être considéré comme une méthode d'extraction de caractéristiques. Les caractéristiques extraites peuvent être utilisées pour la classification, la régression et la cible. tâches de détection.

3. Réduisez la quantité de calcul et le nombre de paramètres

L'opération d'aplatissement peut compresser les informations extraites des caractéristiques de la carte des caractéristiques en un vecteur, réduisant ainsi la quantité de calcul et le nombre de paramètres et améliorant l'efficacité. du modèle.

En résumé, la fonction principale de l'opération d'aplatissement est de convertir la carte de caractéristiques en une forme vectorielle qui peut être traitée par la couche entièrement connectée, d'extraire les caractéristiques et de réduire la quantité de calcul et le nombre de paramètres, améliorant ainsi l'efficacité. et la précision du modèle.

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