Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Сверточные нейронные сети

120 байт добавлено, 20 январь
Нет описания правки
* Ядра свертки могут быть трёхмерными. Свертка трехмерного входа с трехмерным ядром происходит аналогично, просто скалярное произведение считается еще и по всем слоям изображения. Например, для усреднения информации о цветах исходного изображения, на первом слое можно использовать свертку размерности <math>3\times w \times h</math>. На выходе такого слоя будет уже одно изображение (вместо трёх).
* Можно заметить, что применение операции свертки уменьшает изображение. Также пиксели, которые находятся на границе изображения учавствуют в меньшем количестве сверток, чем внутренние. В связи с этим в сверточных слоях используется дополнение изображения (англ. ''padding''). Выходы с предыдущего слоя дополняются пикселями так, чтобы после свертки сохранился размер изображения (распространенной практикой является дополнять изображение нулями (англ. ''zero padding''), но возможны и другие подходы). Такие свертки называют ''одинаковыми'' (англ. ''same convolution''), а свертки без дополнения изображения называются ''правильными'' (англ. ''valid convolution'').Среди способов, которыми можно заполнить новые пиксели, можно выделить следующие:** ''zero shift'': <code>00[ABC]00</code>** ''border extension'': <code>AA[ABC]CC</code>** ''mirror shift'': <code>BA[ABC]CB</code>** ''cyclic shift'': <code>BC[ABC]AB</code>
* Еще одним параметром сверточного слоя является ''сдвиг'' (англ. ''stride''). Хоть обычно свертка применяется подряд для каждого пикселя, иногда используется сдвиг, отличный от единицы {{---}} скалярное произведение считается не со всеми возможными положениями ядра, а только с положениями, кратными некоторому сдвигу <math>s</math>. Тогда, если если вход имел размерность <math>w\times h</math>, а ядро свертки имело размерность <math>k_x\times k_y</math> и использовался сдвиг <math>s</math>, то выход будет иметь размерность <math>\lfloor\frac{w - k_x}{s} + 1\rfloor\times\lfloor\frac{h - k_y}{s} + 1\rfloor</math>.
Анонимный участник

Навигация