Halo dan selamat datang kembali ke kursus belajar mendalam hari ini kita berbicara tentang Max pooling dan
kami punya beberapa slide yang sangat menarik di depan.
Dan bahkan kejutan khusus di akhir tutorial.
Jadi mari kita mulai.
Pertanyaan pertama adalah apa yang dikumpulkan dan mengapa kita membutuhkannya.
Nah untuk menjawab pertanyaan itu mari kita lihat gambar-gambar ini pada gambar-gambar ini.
Kami punya cheetah.
Sebenarnya itu adalah cheetah yang persis sama pada gambar pertama.
Gambar itu diposisikan dengan benar dan dia menatap lurus ke arahmu pada gambar kedua.
Ini sedikit diputar.
Dan gambar ketiga agak tergencet.
Dan masalahnya di sini adalah bahwa kita ingin jaringan saraf untuk dapat mengenali cheetah di setiap
gambar ini.
Sebenarnya ini hanya satu cheetah.
Bagaimana jika kita memiliki banyak penembak yang berbeda.
Ini seekor cheetah.
Dia adalah seekor cheetah.
Berikut ini cheetah lainnya Ashira-nya, cheetah Ishida dan dia seekor cheetah dan kami ingin jaringan saraf
mengenali semua penembak ini sebagai penipu dan bagaimana bisa melakukan itu jika mereka semua melihat ke arah yang berbeda, mereka semua berada
di bagian berbeda gambar mereka seperti wajah mereka diposisikan di berbagai bagian gambar seseorang
di sebelah kanan seseorang di sudut kiri atau seseorang di
tengah.
Semuanya sedikit berbeda dan teksturnya sedikit berbeda.
Pencahayaannya agak berbeda.
Ada banyak perbedaan kecil, jadi jika jaringan saraf mencari fitur
tertentu, misalnya fitur khas cheetah adalah air mata yang keluar dari mata atau bayangan bayangan, yang mirip
air mata tekstur. pola yang keluar dari matanya ke bawah ada di
sisi hidungnya dan terlihat seperti air mata yang merupakan ciri khas Cheetah.
Tetapi jika ia mencari fitur yang dipelajari dari cheetah tertentu di lokasi yang tepat atau bentuk atau bentuk atau
tekstur yang tepat, ia tidak akan pernah menemukan penembak lain ini.
Jadi kita harus memastikan bahwa jaringan saraf kita memiliki properti yang disebut spatial invariance yang berarti bahwa tidak
peduli di mana fitur-fiturnya lagi tidak tidak terlalu gatal bagian mana dari gambar karena kita kita semacam mengambil bahwa menjadi
pertimbangan dengan peta kita, kita miskin dengan konvolusional kita di sana tetapi
tidak perlu peduli jika fitur sedikit miring jika fitur sedikit berbeda dalam tekstur jika fitur
sedikit lebih dekat dari fitur atau agak jauh terpisah relatif terhadap relatif satu sama lain.
Jadi, jika fitur itu sendiri agak terdistorsi jaringan saraf kita harus memiliki beberapa tingkat fleksibilitas untuk
dapat tetap menemukan fitur itu.
Dan itulah inti dari penyatuan.
Jadi mari kita lihat bagaimana cara kerja pooling.
Inilah peta fitur kami sehingga kami telah melakukan konvolusi kami dan kami telah menyelesaikan bagian itu dan sekarang kami
bekerja dengan convolutional di sana.
Sekarang kita akan menerapkan pooling.
Jadi bagaimana cara kerjanya.
Kami akan menerapkan pooling kembali.
Ada beberapa jenis permainan yang sesuai artinya menggabungkan Max mengumpulkan beberapa dan akan mengomentari
mereka menjelang akhir cerita.
Tapi untuk sekarang kami hanya menerapkan Max pooling jadi kami mengambil kotak dua kali dua piksel seperti itu dan sekali lagi itu tidak
harus dua kali dua Anda dapat memilih ukuran kotak dan lagi
akan mengomentari itu ke arah dan Tauriel dan Anda meletakkannya di sudut kiri atas dan Anda menemukan nilai maksimum di dalam
kotak itu dan kemudian Anda hanya mencatat nilai itu dan Anda mengabaikan tiga lainnya.
Jadi di kotak Anda, Anda memiliki empat nilai, Anda hanya mengabaikan tiga Anda hanya menyimpan satu maksimum yang
merupakan satu dalam kasus ini.
Kemudian Anda memindahkan kotak Anda ke kanan dengan melangkah Anda memilih langkah itu sekali lagi.
Jadi di sini kita geser ke langkah dua dan itulah yang biasanya Anda psyched yang bisa Anda katakan seperti langkah yang
dapat Anda pilih.
Jadi ada kotak yang tumpang tindih Anda dapat memilih segala jenis mogok yang Anda suka, bahkan tiga jika Anda
mau, tetapi kami memilih langkah dua di sini dan itulah yang biasa digunakan.
Dan kemudian Anda mengulangi proses Anda merekam pepatah itu di sini jika Anda menyeberang dan tidak masalah
Anda terus melakukan apa yang Anda lakukan.
Jadi, Anda masih merekam maksimum di sini 0 di sini maksimum adalah empat.
Berikut ini adalah maksimum di sini maksimum adalah 1 0 1 atau 2 dan kemudian 1.
Jadi seperti yang Anda lihat beberapa hal terjadi.
Pertama-tama kami masih dapat mempertahankan fitur dengan benar.
Jumlah maksimum yang mereka wakili karena kita tahu bagaimana kesimpulan Lehre bekerja.
Kami tahu bahwa jumlah maksimal atau besar di peta fitur yang mereka wakili
menunjukkan kemiripan paling dekat dengan fitur.
Tetapi dengan menggabungkan fitur-fitur ini, kita pertama-tama menyingkirkan 75 persen informasi
yang bukan fitur yang bukan hal-hal penting yang kita cari karena kita hanya benar-benar
tiga piksel dari empat .
Jadi kami hanya mendapat 25 persen.
Dan kemudian juga karena kami mengambil piksel maksimum yang kami atau nilai-nilai yang kami
miliki, kami memperhitungkan setiap distorsi.
Jadi misalnya dua gambar di mana misalnya air mata penipu pada mata berada dalam satu gambar ada sedikit ke kiri atau
sedikit diputar ke kiri dan satu lagi ada sedikit.
Dan bagaimana mereka seharusnya atau bagaimana kita suka jika Anda mengambil satu sebagai basis dan yang lain
ada bit memutar ke kiri.
Fitur puled akan persis sama.
Jadi Anda dapat melihat di sini jika kita berbicara tentang air mata penipu maka katakanlah ini adalah empat dan
di sinilah tempatnya, maka jika itu agak diputar.
Jadi misalnya keempatnya berakhir di sini.
Kemudian ketika kita melakukan pooling kita masih akan mendapatkan peta fitur pool yang sama
dan itulah prinsip di baliknya.
Ini adalah penjelasan yang sangat kasar lagi penjelasan intuitif tetapi itulah gunanya
mengumpulkan bahwa kami masih dapat mempertahankan fitur dan terlebih lagi memperhitungkan kemungkinan spasial atau tekstur atau
jenis distorsi lainnya.
Dan selain semua itu kami mengurangi ukuran sehingga ada manfaat lain.
Jadi kita harus menjaga fitur yang kami perkenalkan invarian spasial, kami mengurangi ukurannya
sebesar 75 persen yang sangat besar yang benar-benar akan membantu kami dalam hal pemrosesan.
Dan selain itu manfaat lain dari penyatuan adalah kita mengurangi jumlah parameter sehingga kita mengurangi lagi
hingga 75 persen atau mengurangi jumlah parameter yang akan masuk ke Lares
akhir kita dari jaringan saraf dan karenanya kita mencegah overfitting.
Ini adalah manfaat yang sangat penting dari penyatuan bahwa kami menghapus informasi dan itu adalah hal yang baik.
Itu adalah hal yang baik karena dengan cara itu model kami tidak akan dapat terlalu cocok dengan informasi itu karena terutama karena
informasi itu tidak baik dan ingat seperti di awal kita berbicara
tentang bahkan untuk manusia sebagai manusia, penting untuk melihat persis fitur daripada semua kebisingan lain yang
masuk ke mata kita.
Hal yang sama baik untuk jaringan saraf mereka dengan mengabaikan formasi tidak penting
yang tidak perlu kami membantu mencegah overfitting.
Jadi begitulah yang kami maksud tentang pooling.
Dan pertanyaannya di sini tentu saja mengapa WiMax pooling ada banyak jenis pooling yang berbeda dan langkah lebar
yang lebar dari ukuran dua kali dua pixel dari semua hal ini.
Dan pada catatan itu saya ingin memperkenalkan Anda pada makalah penelitian yang indah ini yang disebut evaluasi
operasi penyatuan dalam arsitektur convolutional untuk pengenalan objek oleh Dominic Scherrer dari University of
Bonn.
Ada tautan dan keindahan dari makalah ini adalah bahwa itu sangat sangat sederhana sangat mudah Jadi jika Anda
belum pernah membaca makalah penelitian sebelum apa yang ingin Anda coba.
Ini adalah tempat yang bagus untuk memulai, ini sangat singkat.
Hanya 10 halaman.
Sangat mudah dibaca.
Dan ditambah manfaat tambahannya adalah bahwa sekarang kita telah membahas konvolusi dan penyatuan, Anda akan benar-benar
nyaman dengan semua yang mereka bicarakan dalam makalah ini.
Ini adalah cara terbaik untuk benar-benar memperkuat dan juga saya sangat merekomendasikan memeriksa makalah ini.
Saya akan membutuhkan waktu 20 menit untuk membacanya dan Anda bahkan dapat melewati bagian 2 yang disebut pekerjaan terkait jika terasa agak
tidak masuk akal atau mengasingkan diri.
Hanya saja, jangan membaca bagian itu.
Langsung ke dari bagian 1 ke bagian 3.
Dan satu hal yang perlu Anda ketahui tentang makalah ini mereka berbicara tentang konsep yang disebut
subsampling yang subsampling pada dasarnya pooling rata-rata.
Jadi ingat bagaimana Di sini kami mengambil.
Kami mengambil yang maksimal.
Jadi di squarer kami mengambil nilai maksimum ada konsep yang disebut Mean pooling atau menarik beberapa
menarik karena Anda hanya beberapa nilai-nilai ini naik rata-rata pooling atau rata-rata mengumpulkan Anda
mengambil nilai rata-rata dari semua ini dan subsampling adalah seperti generalisasi laki-laki mengumpulkan.
Ini adalah pendekatan yang lebih umum untuk mengambil rata-rata dari nilai-nilai ini.
Dan Anda dapat membaca sedikit lebih banyak tentang di koran tetapi jika tidak anggap itu hanya kumpulan rata-rata ketika
Anda membaca sebuah makalah.
Dan di situlah Anda bisa mendapatkan beberapa informasi tambahan tentang topik ini dan sekarang mari kita rekap ke
mana saja kita pergi.
Jadi ada gambar input kami.
Kemudian kami menerapkan operasi konvolusi dan kami mendapatkan kesimpulan.
Dan sekarang untuk masing-masing peta fitur yang kami dapatkan, Kami telah menerapkan Pullinger.
Jadi kita sudah melakukan dua langkah ini evolusi dan penyatuan dan sekarang kita akan melakukan sesuatu yang sangat
menyenangkan sesuatu yang menarik.
Kita akan bereksperimen dengan ini jadi ini adalah tangkapan layar yang saya ambil dari alat yang dibuat oleh Adam
Harley dari jauh ketika dia berada di Universitas Ilmu Komputer Ryerson dan sekarang dia di Carnegie Mellon, saya
pikir mengerjakan halamannya.
Dan alat yang hebat jadi mari kita buka, mari kita lihat.
Jadi Anda dapat menemukannya, Anda dapat menemukannya melalui Google.
Anda harus tahu peran Anda.
Sama sulitnya menemukannya melalui Google karena tidak ada teks di sini sama seperti tahun ini.
Saya akan melihat mulai berkas Reierson dan hal-hal ini.
Dan pada dasarnya inilah yang kami lakukan tetapi memvisualisasikannya. Jadi di sini Anda perlu menggambar
nomor jadi katakanlah saya menggambar nomor empat dan alat ini akan meletakkan nomor empat di sini.
Itu gambar kamu.
Pada langkah pertama kita maka ini adalah langkah konvolusi.
Kanan.
Dan ini adalah langkah pooling dan pooling by the way juga disebut downsampling.
Jadi menarik dan downsampling adalah hal yang sama.
Jadi Anda dapat melihat itu diterapkan konvolusi kemudian diterapkan penggabungan dan Anda dapat melihat cara kerjanya.
Anda dapat melihat konvolusi jenis apa yang telah diterapkan atau filter seperti apa yang diterapkan seperti
apa bentuknya.
Fitur apa yang dicari.
Dan kemudian diterapkan pooling sehingga mengurangi ukuran dan Anda bisa lihat di sini bahwa ini penting.
Jadi Anda dapat melihat bahwa ini adalah gambar yang berbelit-belit dan ini adalah gambar yang berdenyut dan Anda masih dapat melihat
fitur yang sama hanya sedikit informasi tetapi fitur yang sama tetap dipertahankan.
Itu bagian yang penting.
Dan terlebih lagi jika Anda tahu jika keempatnya agak terlalu seperti diputar sedikit ke samping itu masih
akan dapat mengambil kolam Lares sangat mirip.
Dan kemudian setelah itu ada lebih banyak surat yang belum kita bicarakan.
Jadi dia punya sarang konvolusional lain di sini yang sebenarnya tidak akan kita miliki.
Dan kemudian dia memiliki sarang yang buruk tapi dia pada dasarnya hanya mengulangi proses yang sama.
Dan setelah itu, inilah yang akan kita bicarakan lebih jauh dalam kursus.
Dia punya Lares yang sepenuhnya terhubung dan sebagainya.
Tapi Anda pasti bisa bermain-main dengan itu.
Jadi jika saya menghapus yang Anda suka jika saya menggambar 7, Anda akan melihat bahwa itu benar-benar memberi tahu Anda bahwa tebakannya adalah tebakan adalah bahwa
ini adalah angka 7.
Dan tebakan kedua, kemungkinan kedua adalah tiga.
Jadi, Anda dapat menggambar beberapa hal yang menantang dan melihat apakah itu dapat mengambilnya.
Jadi katakanlah jika saya menggambar sesuatu yang terlihat seperti 0 tetapi bukan 0 selesai apakah akan mengambilnya kali ini
tidak mengambilnya.
Sepertinya angka 9 untuk gambar.
Bagaimana jika aku suka menyelesaikannya seperti itu.
Jadi sekarang dianggap 0 atau 9 dan Anda dapat melihat di sana apa yang menerangi 0.
Tetapi kita akan membicarakan bagian itu untuk keraguan.
Lakukan satu lagi misalkan seperti 8.
Saya pikir cukup sulit untuk ini sekarang mengambil 8.
Jadi Anda bisa melihat bahwa angka 8 dan kemudian setelah itu berhenti dikenali berhenti menjadi
masuk akal bagi kita manusia.
Kanan.
Fitur-fitur yang bekerja dengannya.
Tetapi pada saat yang sama dengan benar mengakui bahwa itu adalah angka 8.
Jadi pasti bermain-main dengan itu Anda bisa menggambar wajah tersenyum.
Apa yang terjadi kemudian?
Sepertinya tiga ke ini untuk alat ini karena alat ini jelas dilatih hanya pada angka dari 0
hingga sembilan.
Jadi itu harus mengenali sesuatu ada itu dan mengenali tiga itu seperti dalam hidup ketika Anda ketika Anda melihat sesuatu seperti
jenis buah yang belum pernah Anda lihat seperti apel custard atau sesuatu dan Anda berpikir itu seperti itu itu adalah
pear karena Anda belum pernah benar-benar melihat satu sebelum Anda tidak tahu apa yang harus mengklasifikasikan sebagai hal
yang sama di sini sehingga tidak benar-benar dilatih pada wajah tersenyum dan itu sebabnya ia
menganggap itu pohon sebagai pohon.
Jadi begitulah alat yang sangat kuat itu akan sangat membantu bagi Anda untuk bermain-main sebenarnya ketika Anda
meletakkan mouse Anda di atas pixel pixel yang akan ditampilkan.
Ini menunjukkan kepada Anda di mana detektor fitur mengambil piksel itu sehingga Anda dapat melihat dari mana piksel
itu berasal dan juga agar Anda dapat melihat bagaimana filter itu seperti menelusuri gambar persis
seperti yang kita bicarakan dan tentu saja di sini Anda dapat
melihat Anda dapat melihat pooling Anda dapat melihat bahwa tarikan dilakukan dengan tarikan dilakukan dengan ukuran kotak kecil dua demi dua dan Anda dapat melihat
bahwa itu langkah dua juga seperti yang kita bahas dalam tutorial hari ini.
Jadi pergilah bermain atau bermain-main dengan itu dan saya harap Anda menikmati sesi hari ini.
Saya berharap dapat melihat Anda lain kali.
Dan sampai saat itu menikmati pembelajaran yang mendalam.