Sisendkanalite arv, mis on PyTorchi funktsiooni nn.Conv2d esimene parameeter, viitab funktsioonikaartide või kanalite arvule sisendpildis. See ei ole otseselt seotud pildi "värvi" väärtuste arvuga, vaid pigem esindab erinevate tunnuste või mustrite arvu, millest võrk saab õppida.
Konvolutsioonilises närvivõrgus (CNN) koosneb iga kiht mitmest filtrist või tuumast, mis on funktsioonide eraldamiseks koos sisendpildiga ühendatud. Need filtrid vastutavad sisendandmetes esinevate erinevate mustrite või funktsioonide õppimise eest. Sisendkanalite arv määrab kihis kasutatavate filtrite arvu.
Selle kontseptsiooni mõistmiseks vaatleme näidet. Oletame, et meil on RGB-pilt mõõtmetega 32 × 32. Igal pildi pikslil on kolm värvikanalit – punane, roheline ja sinine. Seetõttu on sisendpildil kolm sisendkanalit. Kui me laseme selle pildi läbi 16 sisendkanaliga konvolutsioonikihi, tähendab see, et kihil on 16 filtrit, millest igaüks konvoleerub koos sisendpildiga, et eraldada erinevaid funktsioone.
Mitme sisendkanali olemasolu eesmärk on tabada sisendandmete erinevaid aspekte või omadusi. Piltide puhul võib iga kanalit vaadelda kui erinevat funktsioonikaarti, mis jäädvustab kindlaid mustreid, nagu servad, tekstuurid või värvid. Mitme sisendkanali olemasolu tõttu saab võrk õppida sisendandmete keerukamaid esitusi.
Sisendkanalite arv mõjutab ka parameetrite arvu konvolutsioonikihis. Iga kihi filter on väike raskuste maatriks, mida õpitakse treeningprotsessi käigus. Parameetrite arv kihis määratakse filtrite suuruse ning sisend- ja väljundkanalite arvu järgi. Sisendkanalite arvu suurendamine suurendab parameetrite arvu, mis võib muuta võrgu ilmekamaks, kuid ka arvutuslikult kallimaks.
Funktsiooni nn.Conv2d sisendkanalite arv tähistab sisendkujutises olevate funktsioonikaartide või kanalite arvu. See määrab konvolutsioonikihis kasutatavate filtrite arvu ja mõjutab võrgu võimet õppida sisendandmete keerukaid esitusi.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Konversiooni närvivõrk (CNN):
- Mis on suurim konvolutsiooniline närvivõrk?
- Mis on väljundkanalid?
- Millised on mõned levinumad tehnikad CNN-i jõudluse parandamiseks treeningu ajal?
- Mis tähtsus on partii suurusel CNN-i koolitamisel? Kuidas see treeningprotsessi mõjutab?
- Miks on oluline jagada andmed koolitus- ja valideerimiskomplektideks? Kui palju andmeid tavaliselt kinnitamiseks eraldatakse?
- Kuidas me CNN-i jaoks koolitusandmeid ette valmistame? Selgitage kaasatud samme.
- Mis on optimeerija ja kadufunktsiooni eesmärk konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) treenimisel?
- Miks on CNN-i treenimise ajal oluline jälgida sisendandmete kuju erinevatel etappidel?
- Kas konvolutsioonikihte saab kasutada muude andmete kui piltide jaoks? Tooge näide.
- Kuidas saate määrata CNN-i lineaarsete kihtide sobiva suuruse?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid Convolutioni närvivõrgus (CNN)