კონვოლუციური ნერვული ქსელები ( CNN's) შეიძლება გამოყენებულ იქნას ფუნქციების შესასწავლად, ასევე მონაცემების კლასიფიკაციისთვის გამოსახულების ჩარჩოების დახმარებით. CNN-ის მრავალი სახეობა არსებობს. CNN-ის ერთი კლასი არის ღრმად განცალკევებული კონვოლუციური ნერვული ქსელები.
არის ResNet Depthwise გამყოფი კონვოლუცია?
ღრმა ნარჩენი ნერვული ქსელი (ResNet) დიდ წარმატებას მიაღწია კომპიუტერული ხედვის აპლიკაციებში. … [35] წარმატებით გამოიყენეს სიღრმისეული გამყოფი კონვოლუციის შრეები სემანტიკური სეგმენტაციის კომპიუტერული ხედვის სფეროში.
აქვს თუ არა MobileNet-ს Depthwise separable convolution?
MobileNet იყენებს სიღრმისეულად განცალკევებულ კონვოლუციებსის მნიშვნელოვნად ამცირებს პარამეტრების რაოდენობას ქსელთან შედარებით, რომელსაც აქვს რეგულარული კონვოლუციები ბადეებში იგივე სიღრმის მქონე. ეს იწვევს მსუბუქ ღრმა ნერვულ ქსელებს. სიღრმისეულად გამყოფი კონვოლუცია მზადდება ორი ოპერაციიდან.
რა არის Depthwise Convolution?
სიღრმისეული კონვოლუცია არის კონვოლუციის ტიპი, სადაც ჩვენ ვიყენებთ ერთ კონვოლუციურ ფილტრს თითოეული შეყვანის არხისთვის ჩვეულებრივ 2D კონვოლუციაში, რომელიც შესრულებულია რამდენიმე შეყვანის არხზე, ფილტრი არის ისეთივე ღრმა, როგორც შეყვანა და საშუალებას გვაძლევს თავისუფლად შევურიოთ არხები გამომავალში თითოეული ელემენტის გენერირებისთვის.
არის თუ არა რაიმე კონვოლუციური ბირთვი სივრცით განცალკევება?
სივრცობრივად განცალკევებული კონვოლუცია აყოფს კონვოლუციას ორ ცალკეულ ოპერაციად. რეგულარულ კონვოლუციაში, თუ ჩვენ გვაქვს 3 x 3 ბირთვი, მაშინ ჩვენ პირდაპირ ვურევთ სურათს. ჩვენ შეგვიძლია გავყოთ 3 x 3 ბირთვი 3 x 1 ბირთვად და 1 x 3 ბირთვად.
