สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับสู่หลักสูตรการเรียนรู้ลึก
วันนี้เรากำลังพูดถึงเงื่อนงำที่แก้ไขในหน่วยงานของคุณและนี่คือขั้นตอนเพิ่มเติมที่อยู่ด้านบนของขั้นตอนการโน้มน้าวใจของเรา
ดังนั้นจึงไม่ใช่ขั้นตอนใหญ่แยกเป็นขั้นตอนเล็ก ๆ ในขั้นตอนเดียวโดยทั่วไป
และเกิดอะไรขึ้นที่นี่
ทีนี้เรามีอิมเมจอินพุตของเราเรามี convolutional ทั้งหมดที่เราได้พูดถึงแล้วยิ่งไปกว่านั้นเราจะนำไปใช้
รอมันอยู่.
ฟังก์ชั่น rectifier
ที่เราโปรดปรานและคุณคุ้นเคยกับฟังก์ชัน rectifier จากส่วนก่อนหน้าบนเครือข่ายประสาทเทียมและในบางครั้งผู้เขียนหรือผู้สอนของเราแยก convolution
และ fire โดยตรงเป็นสองขั้นตอนในตัวอย่างของเราซึ่งจะพิจารณาพวกเขาเพียงแค่ หนึ่งขั้นตอนใหญ่สำหรับวิวัฒนาการครั้งที่สองจากนั้นตัวเรียงกระแส
และสาเหตุที่เราใช้วงจรเรียงกระแสเนื่องจากคุณต้องการเพิ่มความไม่เป็นเชิงเส้นในภาพของเราหรือในเครือข่ายของเราและเครือข่ายประสาทเชิงพาณิชย์ของเราและไฟของเราทำหน้าที่เป็นตัวกรองหรือการเข้าถึงฟังก์ชั่นนั้น เหตุผลที่เราต้องการเพิ่มความไม่เป็นเชิงเส้นในเครือข่ายของเราเพราะภาพตัวเองมีความไม่เป็นเชิงเส้นสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณจำวัตถุต่าง ๆ
ที่อยู่ติดกันหรือเพียงแค่บนพื้นหลังและสิ่งต่าง ๆ เช่นนั้น
และการเปลี่ยนระหว่างพิกเซลพิกเซลที่อยู่ติดกันมักเป็นแบบไม่เชิงเส้น
นั่นคือคุณรู้เพราะเส้นขอบเป็นสีที่แตกต่างกัน
มีองค์ประกอบที่แตกต่างกันในภาพของคุณและในเวลาเดียวกันเมื่อเราใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์เช่นการบิดที่คุณรู้จักและเรียกใช้การตรวจจับคุณสมบัตินี้เพื่อสร้างแผนที่คุณลักษณะของเราเรามีความเสี่ยงที่เราอาจสร้างบางอย่างเชิงเส้น การบรรยาย
ลองมาดูตัวอย่างที่นี่เป็นภาพและภาพต้นฉบับ
ตอนนี้เมื่อเราใช้เครื่องตรวจจับการตรวจจับคุณสมบัติภาพนี้เราได้อะไรเช่นนี้
คุณจะเห็นได้ว่าสีดำเป็นลบสีขาวเป็นค่าบวกเช่นกัน
เมื่อคุณใช้เครื่องตรวจจับคุณสมบัติกับภาพที่เหมาะสมซึ่งไม่ได้เป็นเพียงศูนย์และคน แต่มีค่าที่แตกต่างกันมากมายและคุณนำไปใช้ตามที่เราเห็นก่อนหน้านี้คุณเท็กซัสสามารถมีค่าลบในตัวเองบางครั้งคุณจะได้รับค่าลบ
และนี่คือสีดำที่เป็นลบสีขาวเป็นบวก
และสิ่งที่ฟังก์ชั่นหน่วยเชิงเส้นที่แก้ไขแล้วทำคือลบสิทธิ์สีดำทั้งหมดในอะไรก็ตามที่ต่ำกว่าศูนย์มันจะกลายเป็นศูนย์
จากนี้ไปมันจะกลายเป็นสิทธินี้
และมันก็ค่อนข้างยากที่จะเห็นว่าอะไรคือประโยชน์ในแง่ของการแบ่งเชิงเส้น
ฉันจะพยายามอธิบาย
ฉันจะพยายามแสดงตัวอย่างในภาพนี้ แต่ในตอนท้ายของวันมันเป็นแนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่ดีมากและจะต้องมีคณิตศาสตร์มากมายเพื่ออธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นจริง
ๆ
แต่ลองมาดูกันดีกว่า
ตัวอย่างเช่นลองดูที่นี่
อาคารหลังนี้
ขวา.
ดังนั้นนี่คืออาคารของตัวเอง
จากนั้นคุณสามารถเห็นเงานี้
ส่วนสีดำนี่เงานี่ตรงนี้คุณจะเห็นว่ามันเป็นสีขาวการสะท้อนของแสงและจากนั้นก็จะเป็นสีเทาและจากนั้นก็จะเข้มขึ้น
ดังนั้นเมื่อเรานำมันออกไปเราจะลบจุดดำนั้น
ลองคิดถึงมันในแง่ของความเป็นเส้นตรง
ดังนั้นเมื่อคุณเปลี่ยนจากสีขาวเป็นสีเทาขั้นตอนต่อไปจะเป็นสีดำ
ขวาขึ้นถัดไปจะเป็นสีดำมันเป็นความก้าวหน้าเชิงเส้นจากสว่างเป็นมืดและดังนั้นนี่เป็นสถานการณ์เชิงเส้น
เมื่อคุณดึงสีดำออกมาคุณจะแยกเส้นตรงออกมา
ลองอีกอันหนึ่ง
ลองดูที่นี่
และในขณะเดียวกันก็ยังคงเป็นอาคารเดียวกันที่ถูกต้อง
ไม่ใช่ว่าคุณหรือคนที่ชอบไม่ใช่ว่าคุณผสมผสานอาคารสองหลังเข้าด้วยกัน แต่นั่นก็เป็นเรื่องรอง
จุดหลักคือการทำลายเส้นตรง
ลองดูที่นี่แบบเดียวกัน
ดังนั้นคุณจะเห็นสีขาวสีเทาสีดำสีเทาสีขาว
และเมื่อคุณเลิกกันคุณก็ไม่มีสิทธิ์อีกต่อไปแล้ว
คุณไม่ได้มีความก้าวหน้าที่ค่อยเป็นค่อยไปที่คุณเพิ่งมีการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลัน
และนั่นจะช่วยเพิ่มความไม่เป็นเชิงเส้นให้กับภาพของคุณ
ดังนั้นมันจึงเป็นคำอธิบายคร่าวๆของคำว่านิ้วหรือคำอธิบายแบบนิ้วมือมากกว่าเทคนิค แต่หวังว่ามันจะช่วยให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่าเรากำลังพูดถึงอะไรอยู่ที่นี่
ดังนั้นที่นี่อีกครั้งคุณสามารถเห็นสีเทาสีขาวเป็นตัวอย่างที่ดียิ่งขึ้นถึงเข้มเข้มเข้มเข้มเข้มและเข้มเข้ม
ดังนั้นส่วนนี้ดูเหมือนจะบางกว่าที่คุณแยกมันออกมาอีกครั้งดังนั้นนี่คือคำอธิบายคร่าวๆ
มันไม่ได้สมบูรณ์แบบอย่างแน่นอน แต่อย่างน้อยมันก็ทำให้คุณเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น
แต่ถ้าคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมมีกระดาษที่ดีเช่นเคยมีกระดาษเสมอ
อันนี้คือ CCJ corps จาก University of
California และมันเรียกว่าการทำความเข้าใจกับโครงข่ายประสาทเทียมที่มีโมเดลทางคณิตศาสตร์
และโดยพื้นฐานแล้วพวกเขากำลังตอบคำถามและคุณต้องดูคำถามแรกก่อน
และคำถามก็คือว่าทำไมฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้นจึงไม่จำเป็นสำหรับเอาต์พุตตัวกรองของเลเยอร์กลางทั้งหมด
ดังนั้นชนิดของมันอธิบายในรายละเอียดอีกเล็กน้อยทั้งในแง่ของสัญชาตญาณและส่วนใหญ่ในแง่ของคณิตศาสตร์
นั่นเป็นรายงานที่น่าสนใจที่คุณสามารถรับข้อมูลเพิ่มเติมเพิ่มเติมในหัวข้อนี้
และถ้าคุณอยากขุดและสำรวจสิ่งดีๆบางอย่างที่นี่
ถ้าอย่างนั้นมีอีกกระดาษหนึ่งที่คุณอาจสนใจ
มันเรียกว่าการเจาะลึกลงไปในวงจรเรียงกระแสที่เหนือกว่าประสิทธิภาพของระดับมนุษย์บนภาพและการจัดหมวดหมู่นั้น
และที่นี่ผู้เขียนกำลังหวีผมและคนอื่น ๆ จาก Microsoft Research
พวกเขาเสนอฟังก์ชั่นยูนิตเอนกายที่แก้ไขแล้วชนิดอื่น
พวกเขาเสนอฟังก์ชั่นการแก้ไขพารามิเตอร์ซึ่งคุณเห็นที่นี่ทางด้านขวา
และพวกเขาอ้างว่ามันให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าโดยไม่ต้องเสียสละประสิทธิภาพ
อ่านแล้วน่าสนใจถ้าคุณอยากได้อะไรเพิ่มเติมในหัวข้อนี้
และนั่นคือทั้งหมดในวันนี้
เลเยอร์ของคุณจริงๆแล้วค่อนข้างง่ายดังนั้นสำหรับการปรับเพียงแค่ใช้ฟังก์ชันตัวเรียงกระแสและฉันหวังว่าจะได้พบคุณในครั้งต่อไป
จนแล้วสนุกกับการเรียน