Olá e bem-vindo de volta ao curso de aprendizado profundo hoje estamos falando sobre o agrupamento
máximo e nós temos alguns slides muito emocionantes por vir.
E mesmo uma surpresa especial no final do tutorial.
Então vamos começar.
A primeira pergunta é o que é o agrupamento e por que precisamos disso.
Bem, para responder a essa pergunta vamos dar uma olhada nessas imagens nessas imagens.
Temos uma chita.
Na verdade, é a mesma chita exata na primeira imagem.
Essa imagem está posicionada corretamente e que ela está olhando diretamente para você na segunda imagem.
É um pouco girado.
E a terceira imagem um pouco esmagada.
E o que está aqui é que queremos que a rede neural possa reconhecer a chita em cada
uma dessas imagens.
Na verdade, isso é apenas uma chita.
E se nós tivermos muitos atiradores diferentes.
Aqui está uma chita.
Ele é uma chita.
Aqui está outra chita, seu Ashira, sua chita de Ishida e ele é uma chita e queremos que
a rede neural reconheça todos esses atiradores como trapaceiros e como pode fazer isso se todos estiverem olhando em direções diferentes, estão em partes diferentes
da imagem que eles são como se seus rostos estejam posicionados em diferentes partes da imagem,
alguém está no lado direito, alguém no canto esquerdo ou alguém no
meio.
Eles são um pouco diferentes e a textura é um pouco diferente.
A iluminação é um pouco diferente.
Há muitas pequenas diferenças e, portanto, se a rede neural procura exatamente um determinado recurso,
por exemplo, uma característica distintiva da chita, as lágrimas que estão no rosto vão dos olhos ou das sombras de Shadow que
se parecem com lágrimas, a textura de O padrão que vai de seus olhos para baixo
é nos lados do nariz e parece lágrimas, que é uma característica distintiva do Cheetah.
Mas se estiver procurando por essa característica que aprendeu de certas chitas em um local exato ou uma forma
ou forma exata ou textura, ela nunca encontrará esses outros atiradores.
com o nosso convolucional lá, mas não precisa se preocupar se os recursos estejam um pouco inclinados se os recursos forem um
pouco diferentes em textura se os recursos estiverem um pouco mais próximos dos recursos ou um pouco mais separados em relação a relação entre si.
Portanto, temos que nos certificar de que nossa rede neural possui uma propriedade chamada invariância espacial,
o que significa que não se importa onde as características são novamente não são tanto como coceira em
qual parte da imagem, porque nós estamos meio que tomamos isso em consideração com o nosso mapa, somos
pobres
Então, se o recurso em si é um pouco distorcido, nossa rede neural deve ter algum nível de
flexibilidade para poder ainda encontrar esse recurso.
E é disso que se trata o pool.
Então, vamos dar uma olhada em como o pool funciona.
Aqui está o nosso mapa de recursos, então já fizemos nossa convolução e concluímos essa parte e agora estamos
trabalhando com o convolutivo lá.
Agora vamos aplicar o agrupamento.
Então, como isso funciona.
Vamos aplicar o pool de volta.
Existem vários tipos diferentes de jogos que cumprem o agrupamento médio que agrupa um pouco de pool e
comentará sobre o final da história.
superior esquerdo e você encontra o valor máximo nessa caixa e, em seguida, você grava apenas esse valor e ignora os outros três.
Mas, por enquanto, estamos apenas aplicando o pool máximo, então nós levamos uma
caixa de dois por dois pixels assim e, novamente, não precisa ser dois por dois, você pode escolher qualquer tamanho de caixa
e novamente irá comentar sobre isso e é Tauriel e você colocá-lo no canto
Então, na sua caixa, você tem quatro valores que você apenas ignora três, você só mantém um o máximo
que é um neste caso.
Então você move sua caixa para a direita por stride, você seleciona o passo mais uma vez.
Então, aqui deslizamos o passo de dois e é o que você normalmente amava, você pode dizer como o passo de um
que você pode selecionar.
Então, há caixas sobrepostas que você pode selecionar qualquer tipo de ataque que você gosta, mesmo que três, se quiser,
mas estamos selecionando um passo de dois aqui e é o que é comumente usado.
E então você repete repetir o processo que você grava essa máxima aqui se você atravessar e não importa
que você continue continuar fazendo o que está fazendo.
Então você ainda grava o máximo aqui 0 aqui o máximo é quatro.
Aqui estão os máximos até aqui o máximo é 1 0 1 ou 2 e depois 1.
Então, como você pode ver algumas coisas aconteceram.
Antes de tudo, ainda conseguimos preservar os recursos corretamente.
Os números máximos que representam, porque sabemos como a conclusão de Lehre funciona.
Sabemos que os números máximos ou grandes em seu mapa de recursos representam onde você
realmente encontrou a similaridade mais próxima de um recurso.
Mas, em seguida, juntando esses recursos, estamos em primeiro lugar a livrar-se de 75 por cento
das informações que não é o recurso que é o que não é o importante que estamos procurando porque
somos realmente três pixels de quatro .
Então ficamos com apenas 25%.
tomando o máximo de pixels que nós ou os valores que temos temos, portanto, contabilizamos qualquer distorção.
E e também porque nós estamos
Então, por exemplo, duas imagens em que, por exemplo, as lágrimas dos trapaceiros nos olhos estão em uma imagem, um pouco para a esquerda ou
um pouco girado para a esquerda e outro lá um pouco.
E é como eles deveriam ser ou como nós gostamos se você tomar uma como base e outra,
há bits rodam para a esquerda.
O poderoso recurso será exatamente o mesmo.
Então, você pode ver aqui se estamos falando sobre as lágrimas do trapaceiro, então digamos que este é o quatro e
aqui é onde estava aqui, se fosse um pouco girado.
Então, por exemplo, os quatro acabaram por aqui.
Então, quando estivermos fazendo o pooling, ainda vamos conseguir o mesmo mapa de recursos do pool e
esse é o princípio do princípio.
É uma explicação muito áspera novamente uma explicação intuitiva, mas é o ponto
de reunir que ainda podemos preservar as características e, além disso, explicar o possível distorção espacial ou textural
ou de outra natureza.
E além de tudo isso, estamos reduzindo o tamanho, então há outro benefício.
em 75%, o que é enorme, o que realmente nos ajudará em termos de processamento.
Então, nós temos que preservar os recursos que estamos introduzindo invariantes espaciais, estamos reduzindo o tamanho
E, além disso, outro benefício do agrupamento é que estamos reduzindo o número de parâmetros, de modo que
estamos reduzindo novamente em 75% ou reduzindo o número de parâmetros que entrarão em
nossos Lares finais da rede neural e, portanto, estamos impedindo a superposição.
É um benefício muito importante de se juntar que estamos removendo informações e isso é uma coisa boa.
dessa forma, nosso modelo não será capaz de se encaixar mais nessas informações porque, especialmente porque essa informação não está bem e lembre-se, como
no começo, estamos falando, mesmo para seres humanos, como humanos, é importante
ver exatamente os recursos em vez de todo esse outro ruído que está entrando em nossos olhos.
Isso é uma coisa boa porque,
Bem, o mesmo para as redes neurais, ao ignorar a formação desnecessária não importante
que estamos ajudando na prevenção da superposição.
Então, vamos lá, é disso que se trata o pooling.
E a questão aqui é, naturalmente, por que o WiMax agrupando-se, há muitos tipos diferentes de agrupamento e um largo passo
largo de um tamanho muito grande de dois por dois pixels de todas essas coisas.
essa nota, gostaria de apresentar-lhe este adorável documento de pesquisa chamado avaliação de operações de agrupamento em
arquiteturas convolutivas para o reconhecimento de objetos por Dominic Scherrer da Universidade de Bonn.
E com
Há o link e a beleza sobre este artigo é que é muito simples muito simples. Então, se você nunca leu
um trabalho de pesquisa antes do que você gostaria de dar uma chance.
Este é um ótimo lugar para começar, é muito curto.
Apenas 10 páginas.
Muito fácil de ler.
E mais o benefício extra é que, agora que discutimos a convolução e o agrupamento, você ficará totalmente à
vontade com tudo o que eles estão falando neste artigo em você.
Esta é uma ótima maneira de realmente reforçar e também recomendo verificar este documento.
Vou demorar 20 minutos para lê-lo e você pode saltar a parte 2, que é chamado de trabalho relacionado se
parecer um pouco distorcido ou alienante.
Apenas não leia essa parte.
Vá diretamente da parte 1 para a parte 3.
E uma coisa que você precisa saber sobre este artigo, eles falam sobre um conceito chamado subamostragem que
é uma submissão em amostragem, basicamente, é um pool comum.
Então lembre-se de como nós estávamos tomando.
Nós estamos tomando o máximo.
Então, em nosso quadrante, assumindo o valor máximo, existe um conceito chamado de agrupamento médio ou algum puxando puxando
como você apenas alguns desses valores até o agrupamento médio ou o agrupamento médio você tira o
valor médio de todos estes e a subamostragem é como uma generalização de homens em pool.
É uma abordagem mais generalizada de tomar a média desses valores.
E você pode ler um pouco mais sobre o papel, mas simplesmente pense nisso como agrupamento médio quando
você está lendo um documento.
você pode obter algumas informações adicionais sobre este tópico e agora tipo de vamos recapitular onde conseguimos.
E é por isso que
Então, há nossa imagem de entrada.
Então, aplicamos a operação de convolução e chegamos à conclusão.
E agora, para cada um dos mapas de recursos que recebemos, aplicamos o Pullinger.
Então, nós fizemos essas duas etapas de evolução e agrupamento e agora vamos fazer algo
muito divertido, algo excitante.
isso, então esta é uma captura de tela que tirei de uma ferramenta criada por Adam Harley desde o início da época em
que ele estava na Ryerson University of computer science e agora ele está no Carnegie Mellon. Eu acho que está fazendo sua página.
Nós vamos experimentar com
E uma ótima ferramenta, então vamos abrir, vamos dar uma olhada.
Então, você pode encontrá-lo, você pode encontrá-lo através do Google.
Você deve conhecer seu papel.
É como é difícil encontrá-lo através do Google porque não há texto aqui como estávamos apenas este ano.
Vou ver o dossiê de Reierson e isso.
E, basicamente, isso é exatamente o que estamos fazendo, mas visualize. Então, aqui você precisa desenhar
um número, então diga que desenhe o número quatro e essa ferramenta colocará o número quatro aqui.
Essa é a sua imagem.
Em nosso primeiro passo, este é o passo de convolução.
Certo.
E este é o passo de pool e também o pool por nós também é chamado downsampling.
Então, puxar e baixar as coisas são as mesmas coisas.
Então, você pode ver a convolução aplicada, então ela é aplicada em conjunto e você pode ver como isso funciona exatamente.
Você pode ver que tipo de convoluções que aplicou ou que tipo de filtros é aplicado como
eles se parecem.
O que os recursos estão procurando.
E então é aplicado o agrupamento por isso está reduzindo o tamanho e você pode ver aqui que isso é importante.
Então, você pode ver que esta é a imagem convolvida e esta é a imagem vomitada e você ainda pode ver
os mesmos recursos é apenas menos informações, mas os mesmos recursos são preservados.
Essa é a parte importante.
E, além disso, se você sabe se todos os quatro eram um pouco semelhantes, como girados um pouco para o lado,
ainda seria capaz de pegar Lares, um parceiro muito parecido.
E então, depois disso, tem mais cartas que ainda não falamos sobre isso.
Então, ele tem outro convolucional um covil convolucional aqui que na verdade não teremos.
E então ele tem outro covil pobre, mas ele basicamente apenas está repetindo o mesmo processo.
E, depois disso, é isso que vamos falar ainda mais no curso.
Ele tem os Lares totalmente conectados e assim por diante.
Mas você definitivamente pode brincar com isso.
Então, se eu excluir que você gosta, se eu desenhar um 7, você verá que ele realmente diz que o palpite é um palpite é
que este é um 7.
E a segunda hipótese, a segunda probabilidade é de três.
Então, você pode desenhar algumas coisas desafiadoras e ver se pode pegá-las.
Então, digamos, se eu desenhar algo que pareça com um 0, mas não é um final de ano, ele o pegará,
não o pegou.
Parece um 9 para isso para a imagem.
E se eu gostar de terminar assim.
Então, agora ele acha que é um 0 ou um 9 e você pode ver lá o que está acendendo o 0.
Mas falaremos sobre essa parte para a dúvida.
Mais uma vez, digamos como 8.
Eu acho que é muito difícil para isso agora pegar um 8.
Então você pode ver que isso vai para um 8 e, depois, depois, deixa de ser reconhecível, as
paradas fazem sentido para nós humanos.
Certo.
Esses recursos com os quais está trabalhando.
Mas, ao mesmo tempo, está reconhecendo corretamente que é um 8.
Então, definitivamente brinque com isso, você pode desenhar um rosto sorridente.
O que acontece depois.
Parece um desses para esta ferramenta porque a ferramenta é obviamente treinada apenas em dígitos de
0 a nove.
Então, tem que reconhecer que há aqueles e reconhece um três é como na vida quando você vê algo como um
tipo de fruta que você nunca viu antes como uma maçã ou algo assim e você acha que é como se
fosse um perca porque você nunca viu um antes que você não soubesse o que classificá-lo como o
mesmo aqui, então ele realmente não treinou em caras sorridentes e é por isso que pensa
que é uma árvore como uma árvore.
você jogar em torno dele, na verdade, quando você colocar o mouse sobre um pixel de pixel que irá mostrar.
Então, você vai, é uma ferramenta poderosa e poderosa, será útil para
Isso mostra onde o detector de recursos foi para pegar esse pixel para que você possa ver de onde esses pixels
estão vindo e também para que você possa ver como o filtro era meio como passar pela
imagem exatamente sobre o que conversamos e, claro, e aqui você pode ver
que você pode ver o agrupamento, você pode ver que a puxar é feita com o puxar é feito com um pequeno tamanho quadrado de dois por dois e
você pode ver que é um passo de dois, assim como discutimos no tutorial de hoje.
Então, vá jogar ou brinde com isso e espero que você tenha gostado da sessão de hoje.
Estou ansioso para vê-lo na próxima vez.
E até então aproveite o aprendizado profundo.