Bonjour et bienvenue au cours sur l'apprentissage en profondeur.
Nous parlons aujourd'hui d'un indice qui est corrigé dans vos unités. Il s'agit d'une étape supplémentaire
par rapport à notre étape de convolution.
Donc, ce n'est pas une grande étape séparée, c'est une petite étape de la première étape.
Et ce qui se passe ici.
Eh bien, nous avons notre image d'entrée que nous avons tous convolutionnel là-bas dont nous avons discuté et en
plus de cela nous allons appliquer.
Attendez.
Notre fonction de redressement préférée et que vous connaissez bien la fonction de redressement de la section précédente sur
les réseaux de neurones artificiels et dans notre exemple. Dans certains cas, les auteurs ou les instructeurs séparent la convolution et le
tir direct en deux étapes distinctes dans nos exemples. un grand pas pour la
deuxième évolution puis le redresseur.
Et la raison pour laquelle nous appliquons le redresseur est parce que vous voulez augmenter la non-linéarité de
notre image ou de notre réseau et de notre réseau de neurones commercial et notre feu agit en tant que filtre ou accède à cette fonction qui se
désagrège et vous La raison pour laquelle nous voulons augmenter la non-linéarité dans notre réseau est
que les images elles-mêmes sont très non linéaires, en particulier si vous reconnaissez différents objets les uns à côté
des autres ou juste sur l'arrière-plan et des éléments comme celui-ci, comme si l'image comportait de nombreux éléments non linéaires
et la transition entre les pixels adjacents de pixels serait souvent non linéaire.
C'est vous savez parce que ses frontières sont différentes, les couleurs sont différentes.
Il y a différents éléments dans vos images et lorsque vous appliquez
une opération mathématique telle que la convolution, vous savez que si vous utilisez cette détection de caractéristiques pour
créer nos cartes de caractéristiques, nous risquons de créer quelque chose de linéaire et nous devons donc rompre Le narrateur.
Voyons un exemple: une image et une image originale.
Maintenant, lorsque nous appliquons un détecteur de détection de caractéristiques à cette image, nous obtenons quelque chose comme ceci.
Vous pouvez donc voir ici que le noir est négatif, le blanc est également une valeur positive.
Lorsque vous appliquez un détecteur de caractéristiques à une image similaire, qui comporte non seulement des zéros et des zéros, mais également une multitude
de valeurs différentes et que vous appliquez comme nous l'avons vu précédemment, le Texas peut avoir des valeurs négatives en elles-mêmes.
Parfois, vous obtenez des valeurs négatives.
Et voici les noirs sont les négatifs, les blancs sont positifs.
Et une fonction d'unité linéaire rectifiée supprime tous les droits noirs dans les valeurs inférieures à zéro et
devient zéro.
Et ainsi à partir de cela, il devient ce droit.
Il est donc difficile de voir quel est exactement l’avantage en termes de rupture de la
linéarité.
Je vais essayer d'expliquer.
Je vais essayer de montrer un exemple sur cette image, mais au bout du compte, il s’agit d’un concept très mathématique
et il faudrait faire beaucoup de calculs pour expliquer réellement ce qui se passe.
Mais essayons, jetons un coup d'oeil.
Donc, par exemple, regardons cela.
Ce bâtiment ici.
Droite.
Donc, c'est un bâtiment à part.
Ensuite, vous pouvez voir cette ombre.
Cette partie noire de cette ombre ici et bien, vous voyez que le reflet de la lumière est blanc, puis
que c'est un gris, puis qu'il s'assombrit et qu'il redevient plus sombre.
Donc, et quand nous le retirons, nous éliminons ce point noir.
Alors, réfléchissez-y en termes de linéarité.
Ainsi, lorsque vous passez du blanc au gris, l’étape suivante est noire.
Dès que la prochaine étape sera noire, il s'agira d'une progression linéaire allant du plus clair au plus sombre. C'est donc
un peu comme une situation linéaire.
Lorsque vous supprimez le noir, vous cassez la linéarité.
Essayons un autre.
Jetons un coup d'oeil ici.
Et en même temps, c'est toujours le même bâtiment.
Ce n'est pas que ce n'est pas comme vous ou votre semblable, ce n'est pas comme si vous mélangez deux bâtiments,
mais c'est secondaire.
Le point principal est de casser la linéarité.
Alors regardons la même chose.
Donc, vous voyez blanc gris noir gris blanc.
Et quand vous le séparez, vous n’avez plus ce droit.
Vous n'avez pas cette progression la progression graduelle que vous avez juste comme un changement brusque.
Et cela aide à introduire la non-linéarité dans votre image.
Il s’agit donc d’une explication très grossière, très semblable à une explication au doigt ou à la main, plutôt que technique, mais espérons-le, elle
vous aidera à comprendre un peu mieux ce dont nous parlons.
Donc, là encore, vous pouvez voir que le gris blanc est un meilleur exemple, même pour les couleurs plus foncées plus sombres plus sombres et
plus sombres.
Donc, cette partie a l’air qu’elle est plus fine que vous ne la séparez plus, c’est donc une explication très grossière.
Ce n'est pas absolument parfait mais au moins, cela vous donne une idée de ce qui se passe.
Mais si vous voulez en savoir plus, il y a un bon papier, comme toujours.
Celui-ci a été créé par le corps de la CCJ de l’Université de Californie et porte le nom Comprendre les
réseaux de neurones convolutifs dotés d’un modèle mathématique.
Et fondamentalement, ils répondent aux questions et il suffit de regarder la première.
Et la question est pourquoi une fonction d'activation non linéaire n'est-elle pas essentielle à la sortie
du filtre de toutes les couches intermédiaires.
Cela explique donc un peu plus en détail l’intuition et surtout les mathématiques.
Il s’agit donc d’un document intéressant dans lequel vous pouvez obtenir des informations supplémentaires sur ce sujet.
Et si vous voulez vraiment creuser et explorer des trucs sympas ici.
Ensuite, il y a un autre document qui pourrait vous intéresser.
C'est ce qu'on appelle approfondir le redresseur en surpassant les performances de niveau humain en image et
en classification.
Et ici, l’auteur se peigne les cheveux et d’autres de Microsoft Research.
Ils proposent un type différent de fonction d'unité allégée rectifiée.
Ils proposent la fonction rectifiée paramétrique que vous voyez ici à droite.
Et ils font valoir que cela donne de meilleurs résultats sans sacrifier les performances.
Si intéressant à lire si vous souhaitez approfondir un peu ce sujet.
Et c'est tout pour aujourd'hui.
Vraiment votre couche est assez simple donc pour ajuster juste appliquer la fonction redresseur et j’attends avec impatience de vous voir la
prochaine fois.
Jusque-là profiter de l'apprentissage.