Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα ( CNN's) μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκμάθηση χαρακτηριστικών καθώς και την ταξινόμηση δεδομένων με τη βοήθεια πλαισίων εικόνων. Υπάρχουν πολλοί τύποι CNN. Μια κατηγορία CNN είναι τα διαχωρίσιμα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα από άποψη βάθους.
Είναι το ResNet Depthwise διαχωρίσιμη συνέλιξη;
Το βαθύ υπολειμματικό νευρωνικό δίκτυο (ResNet) έχει επιτύχει μεγάλη επιτυχία σε εφαρμογές όρασης υπολογιστών. … [35] έχουν εφαρμόσει επιτυχώς σε βάθος separable επίπεδα συνέλιξης στο πεδίο της σημασιολογικής τμηματοποίησης όρασης υπολογιστή.
Το MobileNet έχει Depthwise separable convolution;
MobileNet χρησιμοποιεί διαχωρίσιμες συνελίξεις σε βάθοςΜειώνει σημαντικά τον αριθμό των παραμέτρων σε σύγκριση με το δίκτυο με τακτικές συνελεύσεις με το ίδιο βάθος στα δίχτυα. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα ελαφρά βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Μια εις βάθος διαχωρίσιμη συνέλιξη γίνεται από δύο λειτουργίες.
Τι είναι η συνέλιξη Depthwise;
Η συνέλιξη σε βάθος είναι ένας τύπος συνέλιξης όπου εφαρμόζουμε ένα μόνο συνελικτικό φίλτρο για κάθε κανάλι εισόδου Στην κανονική συνέλιξη 2D που εκτελείται σε πολλαπλά κανάλια εισόδου, το φίλτρο είναι τόσο βαθύ όσο την είσοδο και μας επιτρέπει να αναμειγνύουμε ελεύθερα κανάλια για να δημιουργήσουμε κάθε στοιχείο στην έξοδο.
Είναι οποιοσδήποτε πυρήνας συνέλιξης διαχωρίσιμος χωρικά;
Μια χωρική συνέλιξη αποσυνθέτει μια συνέλιξη σε δύο ξεχωριστές πράξεις. Σε κανονική συνέλιξη, εάν έχουμε έναν πυρήνα 3 x 3, τότε το συνδυάζουμε απευθείας με την εικόνα. Μπορούμε να χωρίσουμε έναν πυρήνα 3 x 3 σε έναν πυρήνα 3 x 1 και έναν πυρήνα 1 x 3.
