Konvoliuciniai neuroniniai tinklai ( CNN's) gali būti naudojami funkcijoms išmokti ir duomenims klasifikuoti vaizdų rėmelių pagalba. Yra daugybė CNN tipų. Viena CNN klasė yra giliai atskiriami konvoliuciniai neuroniniai tinklai.
Ar ResNet Depthwise galima atskirti?
Gilusis liekamasis neuroninis tinklas (ResNet) sulaukė didelės sėkmės kompiuterinio regėjimo programose. … [35] sėkmingai pritaikė giluminius separable konvoliucijos sluoksnius semantinio segmentavimo kompiuterinio matymo srityje.
Ar „MobileNet“turi giluminę atskiriamąją konvoliuciją?
MobileNet naudoja giliai atskiriamas konvoliucijasTai žymiai sumažina parametrų skaičių, lyginant su tinklu su reguliariais posūkiais ir tokiu pat gyliu tinkluose. Dėl to susidaro lengvi gilieji neuroniniai tinklai. Iš dviejų operacijų sudaroma giliai atskiriama konvoliucija.
Kas yra giluminė konvoliucija?
Gilumo konvoliucija yra konvoliucijos tipas, kai kiekvienam įvesties kanalui taikome vieną konvoliucijos filtrą Įprastoje 2D konvoliucijoje, kuri atliekama keliais įvesties kanalais, filtras yra toks pat gilus kaip įvestį ir leidžia mums laisvai maišyti kanalus, kad generuotume kiekvieną išvesties elementą.
Ar galima atskirti bet kurį konvoliucijos branduolį?
Erdviškai atskiriama konvoliucija išskaido konvoliuciją į dvi atskiras operacijas. Įprastos konvoliucijos atveju, jei turime 3 x 3 branduolį, mes jį tiesiogiai sujungiame su vaizdu. 3 x 3 branduolį galime padalyti į 3 x 1 branduolį ir 1 x 3 branduolį.
