Cześć i witamy z powrotem na kursie głębokiego uczenia się.
Dzisiaj mówimy o wskazówce, która jest prostowana w twoich jednostkach i jest to dodatkowy
krok na szczycie naszego kroku splotu.
Więc to nie jest oddzielny duży krok, to mały krok w pierwszym kroku.
I co tu się dzieje.
Mamy nasz obraz wejściowy, który wszyscy mamy splot, o którym mówiliśmy, a
następnie będziemy go stosować.
Czekaj na to.
Nasza ulubiona funkcja prostownika i znasz funkcję prostownika z poprzedniej sekcji na temat sztucznych sieci
neuronowych iw naszych Czasami autorzy lub instruktorzy dzielą splot i bezpośredni ogień jako dwa osobne kroki w
naszych przykładach, które uznają je za słuszne jeden duży krok dla
drugiej ewolucji, potem prostownik.
Powodem, dla którego stosujemy prostownik, jest to, że chcemy zwiększyć nieliniowość w naszym obrazie lub
w naszej sieci i naszej komercyjnej sieci neuronowej, a nasz ogień działa jako ten filtr lub dostęp do tej funkcji, która rozpada
się, a ty, arion i powodem, dla którego chcemy zwiększyć nieliniowość w
naszej sieci, jest to, że same obrazy są wysoce nieliniowe, zwłaszcza jeśli rozpoznajesz różne obiekty
obok siebie lub tylko na tle i takie tam, jak obraz będzie miał wiele nieliniowych
elementów a przejście między pikselami sąsiadującymi pikselami jest często nieliniowe.
To wiesz, ponieważ jego granice różnią się od siebie kolorami.
Na twoich obrazach są różne elementy, ale w tym
samym czasie, gdy stosujemy matematyczną operację, taką jak splot, który znasz i uruchamiasz wykrywanie
cech, aby stworzyć nasze mapy funkcji, ryzykujemy, że stworzymy coś liniowego i dlatego musimy zerwać narracja.
Spójrzmy więc na przykład na obraz i oryginalny obraz.
Teraz, gdy zastosujemy detektor wykrywania cech tego obrazu, otrzymujemy coś takiego.
Więc widać tutaj, że czarny to negatywny biały, to także wartość dodatnia.
Kiedy zastosujesz wykrywacz obiektów do podobnego obrazu, który ma nie tylko zera i jedynek, ale ma wiele
różnych wartości i aplikujesz, jak widzieliśmy wcześniej, Texas może mieć ujemne wartości w sobie,
czasami otrzymasz wartości ujemne.
A tutaj czarne są negatywne, białe są pozytywne.
A funkcja wyprostowanej jednostki liniowej usuwa wszystkie czarne prawa w czymkolwiek poniżej zera, a następnie zamienia się
w zero.
I z tego wynika to prawo.
I tak trudno jest zobaczyć, jaka jest dokładnie korzyść pod względem zerwania
liniowości.
Spróbuję wyjaśnić.
Spróbuję pokazać przykład na tym obrazie, ale pod koniec dnia jest to bardzo matematyczna koncepcja i
musiałaby przejść wiele matematyki, aby naprawdę wyjaśnić, co się dzieje.
Ale spróbujmy, popatrzmy.
A więc na przykład spójrzmy na to.
Ten budynek tutaj.
Dobrze.
Więc to jest budynek sam w sobie.
Wtedy możesz zobaczyć ten cień.
Ta czarna część tego cienia tutaj dobrze widzi, że to białe odbicie światła, a potem jest szara, a
potem robi się ciemniejsza, a potem znowu robi się ciemniejsza.
Tak więc, kiedy ją wyciągamy, wyciągamy tę czarną plamę.
Pomyśl o tym w kategoriach liniowości właściwej.
Wygląda na to, że kiedy przejdziesz od białego do szarego, następny krok będzie czarny.
Prawo do następnego jest czarne, jest to liniowy postęp od jasnego do ciemnego i dlatego
jest to sytuacja liniowa.
Kiedy wyjmiesz czarny, przełamiesz liniowość.
Spróbujmy innego.
Spójrzmy tutaj.
A jednocześnie wciąż ten sam budynek jest właściwy.
Nie chodzi o to, że ty lub twoja nie lubicie mieszania dwóch budynków ze sobą, ale
to jest drugorzędne.
Głównym punktem jest zerwanie liniowości.
Spójrzmy więc na to samo.
Więc widzisz biały szary czarny szary biały.
A kiedy to rozwiążesz, już tego nie masz.
Nie masz tego progresywnego progresu, który po prostu masz jak nagłą zmianę.
Pomaga to wprowadzić nieliniowość w obrazie.
Jest to bardzo szorstkie wytłumaczenie, bardzo podobne do wyjaśnienia na palcach, a nie techniczne, ale mam nadzieję, że
pomaga to lepiej zrozumieć, o czym tu mówimy.
Więc tutaj znowu widzisz biały szary jest lepszym przykładem nawet do jasnego ciemniejszego ciemniejszego ciemniejszego i ciemniejszego
ciemniejszego.
Tak więc ta część wygląda na cieńszą, niż to rozbijasz, więc jest to bardzo szorstkie wyjaśnienie.
Nie jest absolutnie doskonały, ale przynajmniej daje ci wyobrażenie o tym, co się dzieje.
Ale jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, masz dobry papier, ponieważ zawsze jest papier.
Ten jest przez korpus CCJ z University of California i nazywa się Zrozumienie splotowych sieci
neuronowych, które mają model matematyczny.
I w gruncie rzeczy to On odpowiada na pytania i musisz po prostu spojrzeć na pierwszą.
Pytanie brzmi, dlaczego nie jest niezbędna nieliniowa funkcja aktywacji na wyjściu
filtra wszystkich warstw pośrednich.
Taki rodzaj wyjaśnia to nieco bardziej szczegółowo zarówno pod względem intuicji, jak i głównie w zakresie matematyki.
To interesujący artykuł, w którym można uzyskać dodatkowe informacje na ten temat.
A jeśli naprawdę chcesz zagłębić się i odkryć kilka fajnych rzeczy tutaj.
Jest jeszcze inny artykuł, który może Cię zainteresować.
Nazywa się to zagłębianiem się w prostownik przekraczający poziom ludzki na obrazie i
tej klasyfikacji.
I tutaj autor przeczesuje włosy i inne z Microsoft Research.
Proponują inny rodzaj rektyfikowanej funkcji jednostki szczuplejszej.
Proponują parametrycznie wyprostowaną funkcję, którą widzicie tutaj po prawej stronie.
Twierdzą, że zapewnia lepsze wyniki bez obniżania wydajności.
Tak interesująca lektura, jeśli chcesz trochę pogłębić ten temat.
I to wszystko na dzisiaj.
Naprawdę, warstwa jest dość prosta, więc do regulacji wystarczy zastosowanie funkcji prostownika i czekam na ciebie
następnym razem.
Do tego czasu cieszcie się nauką.