컨벌루션 신경망의 풀링 및 평탄화 정의

CNN(Convolutional Neural Network)에서 풀링과 평탄화는 두 가지 매우 중요한 개념입니다.

풀링 개념

풀링 연산은 CNN 네트워크에서 흔히 사용되는 연산으로, 특징 맵의 차원을 줄이고, 계산량과 매개변수 수를 줄이고, 과적합을 방지하는 데 사용됩니다.

풀링 작업은 일반적으로 컨벌루션 레이어 이후에 수행되며, 그 역할은 기능 맵의 각 작은 영역(예: 2x2 또는 3x3)을 최대값(Max Pooling) 또는 최대값이 될 수 있는 값으로 줄이는 것입니다. 평균값(평균 풀링). 이렇게 하면 매개변수 수를 줄이고, 과적합 위험을 줄이고, 더 두드러진 특징을 추출하는 데 도움이 됩니다.

컨벌루션 신경망에서 풀링 레이어의 주요 역할

풀링 레이어는 CNN에서 흔히 사용되는 연산으로, 특징 맵의 차원을 줄이고, 계산량과 매개변수 수를 줄이고, 그리고 과적합을 방지합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다. 1. 주요 특징을 추출하고 이미지의 핵심 정보를 유지합니다. 2. 특징 맵의 크기를 줄이고 계산 복잡성을 줄입니다. 3. 모델의 일반화 능력을 향상합니다. 공간 민감도를 높이고 모델 견고성을 향상시킵니다.

1. 특징 차원 축소

풀링 작업은 일반적으로 컨볼루셔널 레이어 이후에 수행됩니다. 기능 맵의 작은 영역(예: 2x2 또는 3x3)을 값으로 줄이면 기능 맵의 차원이 줄어듭니다. 따라서 계산량과 매개변수의 양이 줄어듭니다.

2. 불변성

풀링 작업은 변환, 회전, 크기 조정과 같은 입력의 작은 변화에도 컨벌루션 신경망을 불변하게 만들어 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다.

3. 중복 정보 제거

풀링 작업은 기능 맵에서 노이즈나 중요하지 않은 기능 등 중복 정보를 제거하여 모델의 견고성을 향상시킬 수 있습니다.

4. 과적합 방지

풀링 연산을 통해 모델의 과적합을 방지하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

간단히 말하면 풀링 계층의 주요 기능은 특징 맵의 차원을 줄이고, 중복 정보를 제거하고, 과적합을 방지하여 모델의 일반화 능력을 향상시켜 입력 데이터의 작은 변화에도 일정한 불변성을 갖도록 하는 것입니다. .

평탄화 개념

평탄화 작업은 다차원 특징 맵을 1차원 벡터로 확장하여 완전 연결 계층에 입력으로 전달할 수 있습니다. CNN 네트워크에서 평탄화는 일반적으로 풀링 레이어 후에 수행됩니다. 그 목적은 특징 맵의 특징에서 추출된 정보를 벡터로 압축하는 것입니다. 이 벡터는 분류 또는 회귀와 같은 작업을 위해 완전 연결 레이어에 공급될 수 있습니다.

평탄화 작업 프로세스는 다차원 특징 맵을 1차원 벡터로 확장하는 것입니다. 예를 들어 3x3x64 특징 맵을 1x576 벡터로 확장합니다. 확장된 벡터는 입력 특징 벡터로 간주될 수 있으며 분류 또는 회귀와 같은 작업을 위해 완전 연결 계층으로 전달될 수 있습니다.

요약하자면, 풀링과 평탄화는 CNN 네트워크에서 매우 중요한 두 가지 작업입니다. 풀링은 계산 및 매개변수의 양을 줄이고 과적합을 방지할 수 있습니다. 평면화는 다차원 특징 맵을 1차원 벡터로 확장하여 완전 연결 레이어에 대한 입력 특징 벡터를 제공할 수 있습니다.

컨벌루션 신경망에서 평탄화의 역할

컨벌루션 신경망(CNN)에서 평탄화 작업은 다차원 특징 맵을 1차원 벡터로 확장하여 완전 연결 계층에 입력으로 전달할 수 있도록 하는 것입니다. . CNN 네트워크에서 평탄화는 일반적으로 풀링 레이어 후에 수행됩니다. 주요 기능은 특징 맵의 특징에서 추출된 정보를 벡터로 압축하는 것입니다. 이 벡터는 분류 또는 회귀와 같은 작업을 위해 완전 연결 레이어에 공급될 수 있습니다. . 구체적으로 평탄화 기능의 특징은 다음과 같습니다.

1. 특징 맵을 완전 연결 레이어에서 처리할 수 있는 벡터 형식으로 변환합니다.

평탄화 작업은 다차원 특징 맵을 1차원 벡터로 확장합니다. 예를 들어, 3x3x64 기능 맵은 1x576 벡터로 확장됩니다. 확장된 벡터는 입력 특징 벡터로 간주될 수 있으며 분류 또는 회귀와 같은 작업을 위해 완전 연결 계층으로 전달될 수 있습니다.

2. 특징 추출

평탄화 작업은 특징 맵의 특징에서 추출된 정보를 벡터로 압축합니다. 이 벡터는 추출된 특징을 분류, 회귀 및 대상에 사용할 수 있습니다. 탐지 작업.

3. 계산량과 매개변수 수를 줄입니다

평탄화 작업을 통해 특징 맵의 특징에서 추출한 정보를 벡터로 압축하여 계산량과 매개변수 수를 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. 모델의.

정리하자면, 평탄화 작업의 주요 기능은 특징 맵을 완전 연결 계층에서 처리할 수 있는 벡터 형식으로 변환하고 특징을 추출하며, 계산량과 매개변수 수를 줄여 효율성을 높이는 것입니다. 그리고 모델의 정확성.

위 내용은 컨벌루션 신경망의 풀링 및 평탄화 정의의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!