WEBVTT 00:00.640 --> 00:02.940 Hallo und willkommen zurück zu dem Kurs zum tiefen Lernen. 00:02.970 --> 00:09.120 Heute sprechen wir über einen Hinweis, der in Ihren Einheiten korrigiert wird. Dies ist ein 00:09.120 --> 00:12.180 zusätzlicher Schritt zusätzlich zu unserem Faltungsschritt. 00:12.180 --> 00:16.140 Es ist also kein separater großer Schritt, es ist im Grunde ein kleiner Schritt. 00:16.290 --> 00:18.230 Und was ist hier los. 00:18.240 --> 00:24.090 Nun, wir haben unser Eingabebild, das wir alle konvolutiv haben, worüber wir diskutiert haben, und dann 00:24.090 --> 00:26.080 werden wir es auch anwenden. 00:26.400 --> 00:27.190 Warte darauf. 00:27.240 --> 00:36.720 Unsere bevorzugte Gleichrichterfunktion und Sie kennen die Gleichrichterfunktion bereits im vorherigen Abschnitt über künstliche neuronale Netze und 00:36.750 --> 00:47.400 in unseren Autoren. Manchmal trennen Autoren oder Ausbilder die Faltung und den direkten Brand in zwei separaten Schritten in 00:47.430 --> 00:54.030 unseren Beispielen, was sie für gerecht hält Ein großer Schritt für die 00:54.030 --> 00:57.060 zweite Entwicklung, dann der Gleichrichter. 00:57.270 --> 01:03.750 Und der Grund, warum wir den Gleichrichter einsetzen, ist, weil Sie die Nichtlinearität in unserem Image 01:03.780 --> 01:13.410 oder in unserem Netzwerk und in unserem kommerziellen neuronalen Netzwerk und unserem Feuer als Filter oder Zugriff auf diese Funktion ausbauen möchten, die die Funktion 01:13.440 --> 01:19.200 auflöst und Sie mit der Arität und dem Zusammenbruch konfrontiert sind Der Grund, warum wir 01:19.440 --> 01:25.950 die Nichtlinearität in unserem Netzwerk erhöhen möchten, besteht darin, dass Bilder selbst in hohem Maße nichtlinear sind, 01:26.010 --> 01:32.790 insbesondere wenn Sie verschiedene Objekte nebeneinander oder nur im Hintergrund erkennen und ähnliches wie das Bild mit vielen 01:33.180 --> 01:38.050 nichtlinearen Elementen und der Übergang zwischen benachbarten Pixeln ist oft nichtlinear. 01:38.040 --> 01:41.280 Das ist, wissen Sie, weil seine Grenzen verschiedene Farben sind. 01:41.460 --> 01:46.020 Es gibt verschiedene Elemente in Ihren Bildern. Wenn Sie jedoch eine 01:46.020 --> 01:52.410 mathematische Operation wie die Faltung, die Sie kennen, und diese Feature-Erkennung ausführen, um unsere Feature-Maps zu 01:52.710 --> 01:59.710 erstellen, riskieren wir gleichzeitig, dass wir etwas Lineares erstellen können und daher eine Trennung erforderlich ist die Erzählung. 01:59.970 --> 02:05.960 Schauen wir uns ein Beispiel an. Hier sind ein Bild und ein Originalbild. 02:05.970 --> 02:13.220 Wenn wir nun einen Merkmalsdetektor auf dieses Bild anwenden, erhalten wir so etwas. 02:13.290 --> 02:16.230 Sie sehen also, dass Schwarz negativ ist. Weiß ist auch positiver Wert. 02:16.230 --> 02:22.980 Wenn Sie einen Merkmalsdetektor auf ein ähnliches Bild anwenden, das nicht nur aus Nullen und Einsen besteht, sondern viele 02:22.980 --> 02:28.890 verschiedene Werte hat und Sie anwenden, wie Sie es zuvor in Texas gesehen haben, können Sie 02:29.070 --> 02:30.920 negative Werte in sich haben. 02:31.080 --> 02:34.670 Und hier sind die Schwarzen negativ. Weiße sind positiv. 02:34.800 --> 02:45.240 Und was eine gleichgerichtete lineare Einheitsfunktion bewirkt, ist, dass alle schwarzen Rechte in einem Bereich unter null entfernt werden, aus dem sie zu 02:45.240 --> 02:46.490 Null wird. 02:46.560 --> 02:49.160 Und so wird es zu diesem Recht. 02:49.290 --> 02:57.990 Daher ist es ziemlich schwer zu erkennen, was genau der Vorteil in Bezug auf die Auflösung der Linearität 02:58.050 --> 02:58.910 ist. 02:59.400 --> 03:01.050 Ich versuche es zu erklären. 03:01.080 --> 03:07.740 Ich versuche, ein Beispiel für dieses Bild zu zeigen, aber am Ende des Tages handelt es sich hierbei um ein sehr 03:07.740 --> 03:12.480 mathematisches Konzept, das viel Mathematik erfordern würde, um wirklich zu erklären, was los ist. 03:12.480 --> 03:13.800 Aber lass uns versuchen, lass uns einen Blick darauf werfen. 03:13.800 --> 03:16.800 Schauen wir uns das zum Beispiel an. 03:16.860 --> 03:17.580 Dieses Gebäude hier. 03:17.580 --> 03:18.070 Recht. 03:18.090 --> 03:20.150 Dies ist also ein Gebäude für sich. 03:20.730 --> 03:22.400 Dann kannst du diesen Schatten sehen. 03:22.440 --> 03:29.010 Bei diesem schwarzen Teil dieses Schattens ist deutlich zu erkennen, dass die Reflexion des Lichts weiß ist und 03:29.010 --> 03:33.160 dann ein Grau und dann dunkler und dann wieder dunkler wird. 03:33.240 --> 03:35.860 Wenn wir es rausnehmen, entfernen wir diesen schwarzen Fleck. 03:35.860 --> 03:38.220 Denken Sie also an Linearität. 03:38.250 --> 03:43.700 So wie es aussieht, wenn Sie von Weiß zu Grau wechseln, wäre der nächste Schritt Schwarz. 03:43.740 --> 03:50.970 Das nächste Bild wäre schwarz, es ist ein linearer Verlauf von hell nach dunkel und daher ist 03:50.970 --> 03:53.490 dies eine Art lineare Situation. 03:53.490 --> 03:56.560 Wenn Sie das Schwarze herausnehmen, brechen Sie die Linearität auf. 03:56.670 --> 03:57.800 Lass uns noch einen versuchen. 03:58.050 --> 03:59.110 Lass uns hier einen Blick darauf werfen. 03:59.220 --> 04:01.980 Und gleichzeitig ist es immer noch das gleiche Gebäude. 04:01.980 --> 04:08.320 Es ist nicht so, dass Sie oder Sie nicht zwei Gebäude ineinander mischen, aber das 04:08.550 --> 04:09.810 ist zweitrangig. 04:09.810 --> 04:11.940 Der Hauptpunkt ist das Aufbrechen der Linearität. 04:12.210 --> 04:13.590 Schauen wir uns hier also dasselbe an. 04:13.590 --> 04:19.480 Sie sehen also weiß grau schwarz grau weiß. 04:19.590 --> 04:22.520 Und wenn Sie es trennen, haben Sie das nicht mehr richtig. 04:22.530 --> 04:29.600 Sie haben diesen Fortschritt nicht den graduellen Fortschritt, den Sie gerade wie eine abrupte Änderung haben. 04:29.730 --> 04:33.540 Dies trägt dazu bei, dass Ihr Bild nichtlinear ist. 04:33.540 --> 04:42.540 Es handelt sich also um eine sehr grobe Erklärung, die eher auf oder an den Fingern als auf eine technische Erklärung basiert, und hoffentlich 04:42.690 --> 04:47.370 hilft es Ihnen, ein bisschen besser zu verstehen, worüber wir hier sprechen. 04:47.370 --> 04:54.870 So kann man hier wieder sehen, dass Weißgrau ein besseres Beispiel ist, auch um dunkler dunkler dunkler und dunkler 04:54.980 --> 04:55.680 dunkler. 04:55.680 --> 05:04.460 Dieser Teil sieht also so aus, als wäre er dünner, als wenn Sie ihn wieder auflösen würden. Dies ist eine sehr grobe Erklärung. 05:04.480 --> 05:08.570 Es ist nicht absolut perfekt, aber zumindest gibt es eine Vorstellung davon, was los ist. 05:08.800 --> 05:14.120 Aber wenn Sie mehr erfahren möchten, gibt es wie immer eine gute Arbeit, immer eine Arbeit. 05:14.200 --> 05:20.370 Dieses ist von CCJ Corps von der University of California und heißt Verstehen von Faltungsneuralnetzwerken, 05:20.380 --> 05:22.980 die ein mathematisches Modell haben. 05:23.200 --> 05:28.840 Im Grunde sind sie Antworten auf Fragen und Sie müssen sich nur die erste Frage ansehen. 05:28.840 --> 05:33.820 Und die Frage ist, warum am Filterausgang aller Zwischenschichten keine 05:33.820 --> 05:36.130 nichtlineare Aktivierungsfunktion wichtig ist. 05:36.220 --> 05:44.280 Diese Art erklärt es also ein bisschen ausführlicher, sowohl in Bezug auf die Intuition als auch hauptsächlich in Bezug auf die Mathematik. 05:44.320 --> 05:47.970 Dies ist ein interessantes Dokument, in dem Sie zusätzliche Informationen zu diesem Thema erhalten können. 05:48.100 --> 05:53.360 Und wenn Sie wirklich ein paar coole Sachen hier erforschen wollen. 05:53.360 --> 05:55.690 Dann gibt es noch eine andere Arbeit, die Sie interessieren könnte. 05:55.690 --> 06:01.720 Es heißt, tiefer in den Gleichrichter einzutauchen und die Bildqualität auf menschlicher Ebene 06:01.720 --> 06:02.830 zu übertreffen. 06:02.920 --> 06:09.190 Und hier kämmt der Autor Haare und andere von Microsoft Research. 06:09.400 --> 06:17.630 Sie schlagen eine andere Art der gleichgerichteten schlanken Einheitenfunktion vor. 06:17.650 --> 06:21.830 Sie schlagen die parametrisch korrigierte Funktion vor, die Sie hier rechts sehen. 06:22.030 --> 06:26.740 Sie argumentieren, dass es bessere Ergebnisse liefert, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. 06:26.740 --> 06:30.200 Also interessant lesen, wenn Sie sich näher mit diesem Thema beschäftigen möchten. 06:30.490 --> 06:32.020 Und das ist alles für heute. 06:32.280 --> 06:38.380 Wirklich ist Ihre Schicht ziemlich einfach, also für das Anpassen der Gleichrichter-Funktion und ich freue mich auf das 06:38.380 --> 06:39.230 nächste Mal. 06:39.250 --> 06:40.770 Bis dahin viel Spaß beim Lernen.