Bună ziua și bun venit înapoi la cursul de învățare profundă.
Astăzi vorbim despre un indiciu care este rectificat în unitățile dvs. și acesta este un pas
suplimentar față de pasul nostru de convoluție.
Deci nu este un pas mare separat, este un pas mic in pasul unu, practic.
Și ce se întâmplă aici.
Ei bine, avem imaginea noastră de intrare pe care o avem aici, pe care am discutat-o și apoi
pe care o vom aplica.
Asteapta.
Funcția noastră redresor preferată și sunteți familiarizați cu funcția redresorului din secțiunea anterioară despre rețelele neuronale artificiale
și în așa fel încât, uneori, autorii sau instructorii separă convoluția și focul direct ca doi pași separați în
exemplele noastre care le va considera drept un pas mare pentru
a doua evoluție, apoi redresorul.
Iar motivul pentru care aplicăm redresorul este că doriți să creșteți non-liniaritatea în imaginea noastră
sau în rețeaua noastră și în rețeaua noastră neuronală comercială, iar focul nostru acționează ca acel filtru sau accesați acea funcție care se descompune
și dvs. motivul pentru care dorim să creștem neliniaritatea în rețeaua noastră este că
imaginile în sine sunt extrem de neliniar, mai ales dacă recunoașteți diferite obiecte unul lângă altul
sau doar pe fundal și chestii de genul că imaginea va avea o mulțime de elemente neliniare
iar tranziția dintre pixelii adiacenți ai pixelilor este adesea neliniară.
Asta știți, deoarece granițele sale sunt diferite culori diferite.
Există elemente diferite în imaginile dvs. și, în același timp, când
aplicăm o operație matematică precum convoluția pe care o cunoașteți și o rulați această detectare a caracteristicilor
pentru a crea hărțile caracteristicilor noastre, riscăm să creăm ceva liniar și, prin urmare, trebuie să ne despărțim povestea.
Deci, haideți să aruncăm o privire la un exemplu aici este o imagine și o imagine originală.
Acum, când aplicăm un detector de detectare a caracteristicilor la această imagine, obținem ceva de genul acesta.
Deci, puteți vedea aici că negrul este negativ alb este și valoarea pozitivă.
Când aplicați un detector de caracteristici la o imagine adecvată, care are nu numai zerouri și una, dar are o mulțime
de valori diferite și aplicați după cum am văzut anterior, Texas poate avea valori negative în ele însele
câteodată veți obține valori negative.
Și aici sunt cele negre, cele negative negative albe sunt pozitive.
Și ceea ce o funcție de unitate liniară rectificată face este eliminarea tuturor drepturilor negre în orice valoare sub zero se transformă
în zero.
Și de aici se transformă în acest drept.
Și așa este greu de văzut exact care este beneficiul în ceea ce privește în ceea ce privește ruperea
liniarității.
Voi încerca să-ți explic.
Voi încerca să arăt un exemplu pe această imagine, dar la sfârșitul zilei acesta este un concept foarte matematic și ar trebui
să meargă într-o mulțime de matematică pentru a explica cu adevărat ce se întâmplă.
Dar hai să încercăm să aruncăm o privire.
De exemplu, să ne uităm la asta.
Clădirea asta aici.
Dreapta.
Deci, aceasta este o clădire pe cont propriu.
Atunci puteți vedea umbra asta.
Această parte neagră, umbra de aici, vedeți bine că este albă reflexia luminii și apoi este gri
și apoi devine mai întunecată și apoi devine mai întunecată.
Deci, când o scoatem, vom scoate acel punct negru.
Așa că gândiți-vă în termeni de liniaritate.
Deci, se pare că atunci când mergi de la alb la gri, următorul pas ar fi negru.
Chiar dacă următorul ar fi negru, este vorba de o progresie liniară de la luminoasă la întuneric și, prin urmare, aceasta
este un fel de situație liniară.
Când scoți negrul, distrugi liniaritatea.
Să încercăm un altul.
Să aruncăm o privire aici.
Și, în același timp, este totuși aceeași clădire.
Nu e vorba de tine sau de tine ca și cum nu ai fi amestecat două clădiri între ele, dar
asta e secundar.
Principalul punct este distrugerea liniarității.
Deci, haideți să aruncăm o privire la același lucru.
Deci, vedeți alb alb gri gri negru.
Și când o desparți, nu mai ai dreptate.
Nu aveți progresul progresiv pe care tocmai îl aveți ca o schimbare bruscă.
Și asta ajută la introducerea non-linearității în imaginea ta.
Deci, este o explicație foarte aspră, cum ar fi explicația de pe degete sau de pe degete, mai degrabă decât tehnică, dar sperăm
că vă ajută să înțelegeți mai bine ceea ce vorbim aici.
Deci, din nou, puteți vedea că griul alb este un exemplu mai bun, chiar și mai luminos, mai întunecat, mai întunecat și mai închis
la culoare.
Deci, această parte pare a fi mai subțire decât o descompuneți din nou, așa că aceasta este o explicație foarte brută.
Nu este absolut perfectă, dar cel puțin îți dă o idee despre ce se întâmplă.
Dar dacă doriți să aflați mai multe, există o hârtie bună ca întotdeauna când există întotdeauna o lucrare.
Aceasta este de către Corpul CCJ de la Universitatea din California și se numește Ințelegerea rețelelor neuronale
convoluționale care au un model matematic.
Și, în principiu, ei răspund la întrebări și trebuie să te uiți la prima.
Și întrebarea este de ce nu este o funcție de activare neliniară esențială
la ieșirea filtrului tuturor straturilor intermediare.
Deci, acest lucru o explică într-un mod mai detaliat atât din punct de vedere al intuiției, cât și din punct de vedere al matematicii.
Deci, este o lucrare interesantă în care puteți obține mai multe informații suplimentare despre acest subiect.
Și dacă vreți cu adevărat să vă grăbiți și să explorați câteva lucruri interesante aici.
Apoi este o altă lucrare pe care ați putea fi interesată.
Se numește adânc în interiorul redresorului depășind performanțele la nivel de nivel uman asupra imaginii și a
acestei clasificări.
Și aici autorul pieptărește părul și alții de la Microsoft Research.
Ei propun un alt tip de funcție de unitate redusă rectificată.
Ei propun funcția de rectificare parametrică pe care o vedeți aici în partea dreaptă.
Și ei susțin că oferă rezultate mai bune fără a sacrifica performanța.
Atât de interesant citiți dacă doriți să obțineți un pic mai mult în acest subiect.
Și asta e tot pentru ziua de azi.
Într-adevăr, stratul dvs. este destul de simplu, astfel încât să reglați doar aplicarea funcției de redresor și aștept cu nerăbdare să vă
văd data viitoare.
Până atunci, bucurați-vă de învățare.