Сверточные нейросети. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ в данных. Без применения функций активации, нейронная сеть была бы эквивалентна линейной модели, что значительно снизило бы ее способность к изучению сложных зависимостей в данных.

      Таким образом, функции активации играют важную роль в обучении сверточных нейронных сетей, помогая им изучать и запоминать сложные паттерны в данных, что делает их мощным инструментом для различных задач обработки изображений, распознавания образов и других задач машинного зрения.

      Давайте рассмотрим пример применения функции активации ReLU (Rectified Linear Unit) в сверточной нейронной сети (CNN).

      Предположим, у нас есть результат операции свертки, который выглядит следующим образом:

      ```

      [-0.5, 0.8, 1.2]

      [0.1, -0.9, 0.5]

      [1.5, 2.0, -1.3]

      ```

      Теперь применим функцию активации ReLU к этим значениям. ReLU заменяет все отрицательные значения на ноль, оставляя положительные значения без изменений.

      ```

      ReLU([-0.5, 0.8, 1.2]) = [0, 0.8, 1.2]

      ReLU([0.1, -0.9, 0.5]) = [0.1, 0, 0.5]

      ReLU([1.5, 2.0, -1.3]) = [1.5, 2.0, 0]

      ```

      Таким образом, после применения функции активации ReLU, отрицательные значения стали нулями, а положительные значения остались без изменений. Это позволяет сети сохранить только положительные признаки и отфильтровать отрицательные, добавляя нелинейность в модель и улучшая ее способность изучать сложные паттерны в данных.

      3. Пулинг (Pooling):

      Операция пулинга является важным шагом в сверточных нейронных сетях (CNN), предназначенным для снижения размерности карт признаков, полученных после операции свертки. Она помогает сохранить наиболее важную информацию, сокращая количество данных, что в свою очередь уменьшает вычислительную сложность и количество параметров модели.

      Одним из наиболее распространенных видов операции пулинга является max-pooling, который выбирает максимальное значение в определенном окне или фильтре данных. Это позволяет выделить наиболее яркие признаки из каждой области изображения, сохраняя их важность для последующего анализа. Другой распространенный тип пулинга – average-pooling, который вычисляет среднее значение всех значений в окне. Этот метод также помогает сократить размерность данных, сохраняя общие характеристики.

      Роль операции пулинга заключается не только в снижении размерности данных, но и в уменьшении количества параметров модели, что способствует борьбе с переобучением. Путем уменьшения количества параметров модель становится более обобщающей и способной к эффективной обработке новых данных. Таким образом, операция пулинга играет важную роль в сверточных нейронных сетях, обеспечивая баланс между вычислительной эффективностью и сохранением важных признаков.

      Представим, у нас есть входные данные в виде двумерного массива, представляющего собой карту признаков после операции свертки:

      ```

      [2, 1, 0, 2]

      [1, 3, 1, 0]

      [0, 1, 5, 4]

      [1, 2, 3, 1]

      ```

      Допустим, СКАЧАТЬ