เครือข่ายใดมีการบิดแยกเชิงลึก?

2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43

Convolutional neural networks ( CNN's) สามารถใช้เพื่อเรียนรู้คุณลักษณะต่างๆ รวมทั้งจัดประเภทข้อมูลด้วยความช่วยเหลือของเฟรมภาพ ซีเอ็นเอ็นมีหลายประเภท ซีเอ็นเอ็นชั้นหนึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบแยกส่วนเชิงลึกอย่างชาญฉลาด

การบิดแบบแยกส่วน ResNet Depthwise ได้หรือไม่

Deep Residual Neural Network (ResNet) ประสบความสำเร็จอย่างมากในการใช้งานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ … [35] ประสบความสำเร็จในการใช้เชิงลึก separable เลเยอร์ Convolution ในด้านการมองเห็นคอมพิวเตอร์การแบ่งส่วนความหมาย

MobileNet มีการบิดแบบแยกส่วน Depthwise หรือไม่

MobileNet ใช้ การบิดแบบแยกส่วนในเชิงลึกช่วยลดจำนวนพารามิเตอร์ลงได้อย่างมากเมื่อเทียบกับเครือข่ายที่มีการบิดตัวแบบปกติที่มีความลึกเท่ากันในตาข่าย ส่งผลให้โครงข่ายประสาทเทียมลึกน้ำหนักเบา การบิดแบบแยกส่วนในเชิงลึกประกอบด้วยการดำเนินการสองอย่าง

การบิดแบบ Depthwise คืออะไร

Depthwise Convolution คือ ประเภทของ Convolution ที่เราใช้ตัวกรอง Convolutional เดียวสำหรับแต่ละช่องสัญญาณเข้า ในการ Convolution 2D ปกติที่ทำผ่านช่องสัญญาณอินพุตหลายช่อง ตัวกรองจะมีความลึกเท่ากับ อินพุตและให้เราผสมช่องสัญญาณเพื่อสร้างแต่ละองค์ประกอบในเอาต์พุตได้อย่างอิสระ

เคอร์เนล Convolution ใด ๆ สามารถแยกเชิงพื้นที่ได้หรือไม่

การปั่นแยกเชิงพื้นที่ แยกส่วนการทำงานออกเป็นสองส่วน ในการบิดแบบปกติ ถ้าเรามีเคอร์เนลขนาด 3 x 3 เราจะรวมสิ่งนี้เข้ากับรูปภาพโดยตรง เราสามารถแบ่งเคอร์เนล 3 x 3 ออกเป็นเคอร์เนล 3 x 1 และเคอร์เนล 1 x 3 ได้