Bună ziua și bun venit înapoi la cursul de învățare profundă astăzi vorbim despre Max pooling
și avem niște diapozitive foarte interesante care vin înainte.
Și chiar o surpriză specială la sfârșitul tutorialului.
Deci sa începem.
Prima întrebare este ceea ce reprezintă punerea în comun și de ce avem nevoie de ea.
Ei bine, pentru a răspunde la această întrebare, să aruncăm o privire asupra acestor imagini pe aceste imagini.
Avem un ghepard.
De fapt, este același ghepard exact pe prima imagine.
Imaginea este poziționată corespunzător și că ea privește direct pe a doua imagine.
Este puțin rotit.
Iar cea de-a treia imagine a rămas un pic încurcată.
Și lucrul aici este că vrem ca rețeaua neuronală să recunoască ghepardul în fiecare dintre
aceste imagini.
De fapt, acesta este doar un ghepard.
Dacă avem multe împușcături diferite.
Iată un ghepard.
El este un ghepard.
Iată un alt ghepard al lui Ashira, gheara lui Ishida și el un ghepard și dorim ca rețeaua neurală
să recunoască toți acești împușcături ca pe un trișor și cum poate face asta dacă toți privesc în direcții diferite sunt toți în diferite părți ale
imaginile sunt ca și cum fețele lor sunt poziționate în diferite părți ale imaginii cineva este pe
partea dreaptă pe cineva din colțul din stânga sau pe cineva în
mijloc.
Toți sunt diferiți și textura este puțin diferită.
Lumina este puțin diferită.
Există o mulțime de diferențe mici și dacă rețeaua neuronală caută o anumită caracteristică, de
exemplu, o trăsătură distinctivă a ghepardului este lacrimile care se află pe fața sa, mergând de la ochi sau de la umbra umbrelor
umbrite care arată ca lacrimile texturii modelul care se îndreaptă de la ochii săi în jos este
pe părțile laterale ale nasului și arată ca lacrimile care reprezintă o caracteristică distinctivă a ghepardului.
Dar dacă caută acea caracteristică pe care a învățat-o din anumite ghepardi într-o locație exactă sau într-o formă sau
formă exactă sau textura, nu va găsi niciodată acești ceilalți împușcători.
Deci, trebuie să ne asigurăm că rețeaua noastră neuronală are o proprietate numită invarianță spațială, ceea ce înseamnă că nu-i pasă unde
caracteristicile nu sunt din nou nu atât de mult ca o prăpastie care parte a imaginii pentru că suntem așa cum am luat-o în considerare
cu hărțile noastre suntem săraci cu convoluția noastră acolo dar nu trebuie să ne pese dacă
elementele sunt puțin înclinate în cazul în care caracteristicile sunt puțin diferite în textură în cazul în care
caracteristicile sunt un pic mai aproape de caracteristici sau un pic mai departe relativ la unul față de celălalt.
Deci, dacă caracteristica însăși este puțin distorsionată, rețeaua noastră neuronală trebuie să aibă un anumit nivel de flexibilitate pentru a
putea găsi în continuare această caracteristică.
Și asta este tot ceea ce reprezintă punerea în comun.
Deci, haideți să aruncăm o privire la modul în care funcționează punerea în comun.
Iată harta noastră de caracteristici, așa că am făcut deja convoluția noastră și am terminat acea parte și acum
lucrăm cu convoluția acolo.
Acum vom aplica punerea în comun.
Deci, cum funcționează.
Vom reveni la punerea în comun.
Există mai multe tipuri diferite de jocuri care se conformează, adunându-se pe Max cumulând niște piscine și comentând
pe cele spre finalul povestirii.
Dar deocamdată aplicăm doar plictisirea Max, astfel că luăm o cutie de două cu doi pixeli de genul acesta și din nou nu trebuie să
fie două până la două, puteți alege orice dimensiune a casetei și
din nou o să comenteze acest lucru și este Tauriel și îl plasați în colțul din stânga sus și veți găsi valoarea
maximă în cutia respectivă și apoi înregistrați numai acea valoare și ignorați celelalte trei.
Deci, în caseta dvs. aveți patru valori pe care totuși le ignorați, trei păstrați doar un maxim care
este unul în acest caz.
Apoi, mutați caseta spre dreapta cu ajutorul căii pe care o selectați din nou.
Deci, aici ne alunecăm la două și asta e ceea ce în mod normal ați psyched poți spune ca un pas pe
care îl puteți selecta.
Deci, există casete suprapuse, puteți selecta orice fel de grevă pe care doriți chiar și trei, dacă doriți, dar
alegem un pas de două aici și asta este cel mai frecvent utilizat.
Apoi repetați repetarea procesului pe care îl înregistrați aici, dacă treceți și nu contează că
continuați să faceți ceea ce faceți.
Deci inca tu inregistrezi maximul aici aici 0 maximul este de patru.
Aici sunt maximele până aici maximul este 1 0 1 sau 2 și apoi 1.
Deoarece puteți vedea câteva lucruri care s-au întâmplat.
În primul rând am reușit în continuare să păstrăm caracteristicile corecte.
Numerele maxime pe care le reprezintă, deoarece știm cum funcționează concluzia Lehre.
Știm că numerele maxime sau mari din harta dvs. de caracteristici reprezintă acelea în care ați
găsit cea mai apropiată similitudine cu o caracteristică.
Dar, până acum, prin punerea în comun a acestor caracteristici, în primul rând, scăpăm de
75% din informațiile care nu sunt caracteristicile care nu sunt lucrurile importante pe care le căutăm pentru că
suntem doar trei pixeli din patru .
Așa că nu mai avem decât 25%.
Și apoi și pentru că luăm maximum de pixeli pe care noi sau valorile pe care
le avem, noi contabilizăm orice distorsiune.
Deci, de exemplu, două imagini în care, de exemplu, lacrimile pe ochi sunt în aceeași imagine acolo puțin în stânga sau
puțin rotit în stânga și altul acolo puțin.
Și trebuie să fie cum ar trebui să fie sau cum ne place dacă luați unul ca bazele și altul acolo
sunt biți se rotesc în stânga.
Caracteristica înclinată va fi exact aceeași.
Deci, puteți vedea aici dacă vorbim de lacrimile peșitorului, să spunem că acesta este cel de-al patrulea și aici
este locul unde era atunci dacă era puțin rotit.
De exemplu, cele patru au ajuns aici.
Atunci când facem piscina, vom obține în continuare aceeași hartă a caracteristicilor piscinei și acesta este un
fel de principiu în spatele ei.
Este o explicație foarte dificilă din nou o explicație intuitivă, dar acesta este scopul de
a reuni că putem încă să păstrăm caracteristicile și, în plus, să ținem seama de posibilele lor distorsiuni spațiale, textuale
sau de altă natură.
Și în plus față de toate acestea reducem mărimea, astfel că există un alt beneficiu.
Așa că am păstrat funcțiile pe care le introducem invarianților spațiali reducem mărimea cu 75%,
ceea ce este foarte mare, ceea ce ne va ajuta într-adevăr în ceea ce privește procesarea.
Și, de altfel, un alt avantaj al punerii în comun este reducerea numărului de parametri, astfel reducem din
nou cu 75% sau reducând numărul de parametri care vor intra în ultimii noștri
Lares ai rețelei neuronale și, prin urmare, împiedicăm echiparea excesivă.
Este un beneficiu foarte important al punerii în comun că eliminăm informațiile și că este un lucru bun.
Acesta este un lucru bun pentru ca in acest fel modelul nostru nu va mai putea sa se incadreze in acele informatii deoarece, mai ales pentru
ca informatia nu este buna si nu ne amintim ca la inceput
vorbim chiar si pentru om ca oameni este important sa vezi exact caracteristicile, mai degrabă decât întregul alt zgomot
care vine în ochii noștri.
Ei bine, același lucru pentru rețelele neuronale le ignoră formarea inutilă care nu
este importantă, ajutăm la prevenirea suprapunerii.
Deci, acolo mergem la asta este vorba despre punerea în comun.
Și întrebarea aici este, bineînțeles, de ce WiMax piscina chiar acolo sunt o mulțime de diferite tipuri de piscina și un pas
larg larg de o dimensiune prea mare de două câte două pixeli de toate aceste lucruri.
Și în această notă aș vrea să vă prezint această lucrare minunată de cercetare numită evaluarea operațiunilor de
pooling în arhitecturi convoluționale pentru recunoașterea obiectelor de către Dominic Scherrer de la Universitatea din
Bonn.
Există legătura și frumusețea despre această lucrare este că este foarte simplu foarte simplu Deci, dacă nu ați citit niciodată o
lucrare de cercetare înainte de ceea ce ați dori să-i dați un du-te.
Acesta este un loc minunat pentru a începe este foarte scurt.
Doar 10 pagini.
Foarte ușor de citit.
Și plus beneficiul suplimentar este că acum că am discutat despre convoluție și punere în comun, veți fi total
confortabil cu tot ceea ce vorbește în această lucrare din tine.
Aceasta este o modalitate excelentă de a vă întări efectiv și, de asemenea, vă recomand să verificați această lucrare.
Voi lua 20 de minute pentru a le citi și puteți trece chiar și la partea a 2-a, care se numește muncă asociată, dacă
se simte un pic înfrânt sau înstrăinat.
Nu citiți acea parte.
Mergeți direct de la partea 1 la partea 3.
Și un lucru pe care trebuie să-l cunoașteți despre această lucrare pe care îl vorbește despre un concept numit
subsampling, care este subsampling, este, practic, o pondere medie.
Așa că amintiți-vă cum luam aici.
Luăm maximum.
Așa că în pătrații noștri, luând valoarea maximă, există un concept numit "Mean pooling" sau unii trăgând unele trăgând,
pe măsură ce doar câteva dintre aceste valori reprezintă o pondere medie sau o adunare medie înseamnă că
veți lua valoarea medie din toate acestea, iar subsamplingul este un fel de generalizare din bărbați.
Este vorba despre un fel de abordare generalizată de a lua în considerare valoarea medie a acestor valori.
Și puteți citi ceva mai mult în hârtie, dar în caz contrar, gândiți-vă doar la aceasta ca o medie de piscină
atunci când citiți o lucrare.
Și de aici puteți obține câteva informații suplimentare despre acest subiect și acum putem să recapitulăm
unde am ajuns.
Deci, există imaginea noastră de intrare.
Apoi am aplicat operația de convoluție și am ajuns la concluzia.
Și acum la fiecare dintre aceste hărți de caracteristici pe care le obținem Am aplicat Pullinger.
Așa că am făcut că am făcut aceste două etape de evoluție și de punere în comun și acum vom face
ceva foarte distractiv ceva interesant.
Vom experimenta acest lucru, deci aceasta este o captură de ecran pe care am luat-o de la un instrument creat de
Adam Harley de când a fost la Universitatea Ryerson de Informatică și acum este la Carnegie Mellon Cred că
își face pagina.
Și un instrument grozav, așa că hai să ne deschidem să aruncăm o privire.
Deci, puteți găsi că puteți găsi de fapt prin intermediul Google.
Trebuie să cunoști rolul tău.
Este la fel de greu să o găsiți prin Google, deoarece nu există text aici, așa cum am fost în acest an.
Voi vedea dosarul Reierson și chestiile astea.
Și, practic, asta este exact ceea ce facem, dar vizualizăm. Deci, aici trebuie să desenați
un număr, deci spuneți că voi desena numărul patru și acest instrument va pune numărul patru aici.
Aceasta este imaginea ta.
În primul nostru pas, atunci acesta este pasul de convoluție.
Dreapta.
Și acesta este pasul de punere în comun și, de asemenea, punerea în comun de modul este, de asemenea, numit downsampling.
Deci, trăgând și descrescătorul sunt aceleași lucruri.
Deci puteți vedea că este aplicată convoluția, apoi este aplicată punerea în comun și puteți vedea cum funcționează exact.
Puteți vedea ce fel de convoluții pe care le-a aplicat sau ce fel de filtre se aplică
cum arată.
Ce caracteristici se ocupă.
Apoi este aplicată punerea în comun, astfel încât reduce dimensiunea și puteți vedea aici că acest lucru este important.
Deci, puteți vedea că aceasta este imaginea convexă și aceasta este imaginea pușcă și puteți vedea totuși că aceleași caracteristici
sunt doar mai puține informații, dar aceleași caracteristici se păstrează caracteristicile corecte.
Aceasta este partea importantă.
Și, în plus, dacă știți că toate cele patru au fost puțin cam atît de rotunjite, ar fi fost
în stare să ridice piscina foarte asemănătoare Lares.
Și după aceea au mai multe scrisori despre care nu am vorbit încă despre asta.
Deci, el are un alt tip convoluțional într-o curbă convoluționară pe care nu o vom avea de fapt.
Și apoi are o altă sursă de sărăcie, dar în principiu doar repetă același proces.
Și apoi, după aceea, vom vorbi mai departe în curs.
Are Lares pe deplin conectate și așa mai departe.
Dar cu siguranță poți să te joci cu asta.
Deci, dacă șterg că vă place dacă am desena un 7 veți vedea că într-adevăr vă spune că presupunerea este o presupunere este că
acesta este un 7.
Iar al doilea presupune că probabilitatea a doua este de trei.
Deci, puteți trage unele lucruri provocatoare și puteți vedea dacă le poate ridica.
Asa ca sa zicem daca trag ceva ce arata ca un 0, dar nu este un finalizat 0, o va ridica de data asta
nu a luat-o.
Pare a fi un 9 la asta pentru imagine.
Și dacă o să termin așa.
Deci, acum se crede că este un 0 sau un 9 și poți vedea acolo ce luminează 0.
Dar vom vorbi despre această parte pentru îndoială.
Mai spuneți încă o dată 8.
Cred că este destul de greu pentru asta acum a luat un 8.
Deci, puteți vedea că merge într-un 8 și apoi, după aceea, se oprește a fi recunoscut că
opririle ne fac sens oamenilor.
Dreapta.
Aceste caracteristici cu care lucrează.
Dar, în același timp, recunoaște corect că este un 8.
Deci juca cu siguranta in jurul cu care poti desena o fata zambitoare.
Ce se întâmplă apoi.
Arată ca un instrument de trei la acest instrument, deoarece instrumentul este evident instruit doar pe cifre de la 0
la nouă.
Deci, trebuie să recunoască ceva acolo sunt și recunoaște un trei este ca în viața atunci când veți vedea ceva de genul unui tip
de fructe pe care nu ați mai văzut-o înainte ca un mere de cremă sau ceva și credeți că este ca și
cum ar fi un pentru că nu ați văzut-o niciodată înainte de a nu ști ce să-l clasificați ca același
lucru aici, așa că nu sa antrenat de fapt pe fețele zâmbitoare și de aceea se crede că
este un copac ca un copac.
Deci, tu esti un instrument foarte puternic, va fi de ajutor sa te joci de fapt, atunci cand
iti pui mouse-ul peste un pixel pixel care se va arata.
Acesta vă arată unde detectorul de funcții a fost de a ridica acel pixel, astfel încât să puteți vedea de unde
provin acești pixeli și, de asemenea, pentru a vedea cum a fost un fel de filtru ca
trecând prin imagine exact cum am vorbit și bineînțeles și aici puteți
vedea că puteți vedea piscina puteți vedea că tragerea se face cu tragerea se face cu o mărime mică pătrat de două câte două și puteți vedea că
este un pas de doi, precum și așa cum am discutat în tutorialul de astăzi.
Deci, du-te joacă sau au o joacă în jurul cu asta și sper că vă bucurați de sesiunea de astăzi.
Aștept cu nerăbdare să vă văd data viitoare.
Și până atunci se bucură de învățare profundă.