Hola y bienvenidos al curso de aprendizaje profundo.
Hoy estamos hablando de una pista que se rectifica en sus unidades y este es un paso adicional
en la parte superior de nuestro paso de convolución.
Entonces, no es un gran paso por separado, es un pequeño paso en el paso uno, básicamente.
Y qué está pasando aquí.
Bueno, tenemos nuestra imagen de entrada, tenemos todos los convolucionales que hemos discutido
y, además, vamos a postularnos.
Espéralo.
Nuestra función de rectificador favorita y usted está familiarizado con la función rectificadora de la sección anterior sobre redes
neuronales artificiales y en nuestro So. Algunas veces, los autores o instructores separan la convolución y el fuego directo como dos pasos
separados en nuestros ejemplos que los van a considerar simplemente un gran paso para
la segunda evolución, luego el rectificador.
Y la razón por la que estamos aplicando el rectificador es porque desea aumentar la no linealidad en
nuestra imagen o en nuestra red y nuestra red neuronal comercial y nuestro fuego actúa como ese filtro o accede a esa función que se rompe y
usted arity y el la razón por la que queremos aumentar la no linealidad en nuestra
red es porque las imágenes en sí mismas son altamente no lineales, especialmente si reconoces diferentes objetos uno al
lado del otro o simplemente en el fondo y cosas así como que la imagen va a tener muchos
elementos no lineales y la transición entre los píxeles adyacentes es a menudo no lineal.
Eso es lo que sabes porque sus fronteras son diferentes colores es diferente.
Hay diferentes elementos en sus imágenes y, al mismo tiempo, cuando aplicamos
una operación matemática, como la convolución, conocemos y ejecutamos esta detección de características para crear nuestros mapas
de características, corremos el riesgo de que podamos crear algo lineal y, por lo tanto, tenemos que separarnos la narrativa.
Así que echemos un vistazo a un ejemplo aquí es una imagen e imagen original.
Ahora cuando aplicamos un detector de detección de características a esta imagen obtenemos algo como esto.
Entonces, pueden ver aquí que el negro es blanco negativo también es un valor positivo.
Cuando aplica un detector de características a una imagen similar que no tiene solo ceros y unos, pero tiene
muchos valores diferentes y aplica como vimos previamente, Texas puede tener valores negativos en sí mismos,
a veces obtendrá valores negativos.
Y aquí están los negros son negativos los blancos son positivos.
Y lo que hace una función rectificada de la unidad lineal es que elimina todos los derechos de negro en cualquier punto bajo cero, se
convierte en cero.
Y así de esto se convierte en este derecho.
Y así es que es bastante difícil ver cuál es exactamente el beneficio en términos de ruptura de
la linealidad.
Trataré de explicar.
Trataré de mostrar un ejemplo en esta imagen, pero al final del día es un concepto muy matemático y
tendría que entrar en mucha matemática para explicar realmente lo que está sucediendo.
Pero vamos a intentar echarle un vistazo.
Entonces, por ejemplo, veamos esto.
Este edificio aquí.
Derecha.
Entonces este es un edificio en sí mismo.
Entonces puedes ver esta sombra.
Este negro parte esta sombra aquí, así ves que es blanco el reflejo de la luz y luego es gris
y luego se vuelve más oscuro y luego se vuelve más oscuro.
Entonces, cuando lo sacamos, sacamos esa mancha negra.
Entonces piensen en términos de linealidad correcta.
Así que parece que cuando pasas de blanco a gris, el próximo paso sería negro.
Correcto, el siguiente sería negro, es una progresión lineal de brillante a oscura y, por lo tanto,
es una especie de situación lineal.
Cuando sacas el negro, rompes la linealidad.
Probemos otro.
Echemos un vistazo aquí.
Y al mismo tiempo, sigue siendo el mismo edificio correcto.
No es que no sea como tú o como tú, no es como si mezclases dos edificios el uno con el otro,
pero eso es secundario.
El punto principal es romper la linealidad.
Así que echemos un vistazo aquí mismo.
Entonces ves blanco gris negro gris blanco.
Y cuando lo rompes ya no tienes eso bien.
No tienes esa progresión, la progresión gradual que acabas de tener como un cambio abrupto.
Y eso ayuda a introducir la no linealidad en tu imagen.
Así que es una explicación muy aproximada, muy similar a la explicación sobre o en los dedos en lugar de técnica, pero espero que
te ayude a entender un poco mejor de lo que estamos hablando aquí.
Así que aquí, de nuevo, puede ver que el gris blanco es un mejor ejemplo, incluso para el brillante más oscuro, el más oscuro, el más oscuro, y el más oscuro,
el más oscuro.
Así que esta parte parece que es más delgada de lo que la vuelves a separar así que esta es una explicación muy aproximada.
No es absolutamente perfecto, pero al menos te da una idea de lo que está pasando.
Pero si desea obtener más información, hay un buen periódico, como siempre, siempre hay un periódico.
Este es por el cuerpo de CCJ de la Universidad de California y se llama Comprender las redes
neuronales convolucionales que tienen un modelo matemático.
Y básicamente ellos responden a las preguntas y solo debes mirar el primero.
Y la pregunta es por qué no es esencial una función de activación no lineal en la
salida del filtro de todas las capas intermedias.
Así que eso lo explica con un poco más de detalle tanto en términos de intuición como sobre todo en términos de matemáticas.
Entonces, ese es un documento interesante donde puedes obtener más información adicional sobre este tema.
Y si realmente quieres profundizar y explorar algunas cosas interesantes aquí.
Luego hay otro documento que podría interesarte.
Se llama profundizar en el rectificador superando el rendimiento a nivel humano en la imagen
y esa clasificación.
Y aquí el autor está peinando pelo y otros de Microsoft Research.
Proponen un tipo diferente de función de la unidad magro rectificado.
Proponen la función rectificada paramétrica que se ve aquí a la derecha.
Y argumentan que ofrece mejores resultados sin sacrificar el rendimiento.
Es muy interesante leer si quieres profundizar en este tema.
Y eso es todo por hoy.
Realmente tu capa es bastante simple así que para ajustar simplemente aplicando la función de rectificador y espero verte
la próxima vez.
Hasta entonces disfruta el aprendizaje.