Hola y bienvenidos de nuevo al curso sobre aprendizaje profundo, hoy estamos hablando de la
agrupación máxima y tenemos algunas diapositivas muy interesantes por venir.
E incluso una sorpresa especial al final del tutorial.
Entonces empecemos.
La primera pregunta es qué es la agrupación y por qué la necesitamos.
Bueno, para responder a esa pregunta, echemos un vistazo a estas imágenes en estas imágenes.
Tenemos un guepardo
De hecho, es el mismo guepardo exacto en la primera imagen.
Esa imagen está posicionada correctamente y está mirando directamente a la segunda imagen.
Está un poco girado.
Y la tercera imagen un poco aplastada.
Y la cosa aquí es que queremos que la red neuronal sea capaz de reconocer al guepardo en cada
una de estas imágenes.
De hecho, esto es solo un guepardo.
¿Qué pasa si tenemos muchos tiradores diferentes?
Aquí hay un guepardo.
Él es un guepardo.
Aquí hay otro guepardo, su Ashira su guepardo Ishida y él un guepardo y queremos que la red
neuronal reconozca a todos estos tiradores como tramposos y cómo puede hacer eso si todos miran en diferentes direcciones, todos están en diferentes partes del En
la imagen, son como si sus rostros estuvieran ubicados en diferentes partes de la imagen, alguien está
en el lado derecho, alguien en la esquina izquierda o alguien en
el medio.
Todos son un poco diferentes y la textura es un poco diferente.
La iluminación es un poco diferente.
Hay muchas pequeñas diferencias, por lo que si la red neuronal busca exactamente una determinada
característica, por ejemplo, una característica distintiva del guepardo son las lágrimas que salen de los ojos o las sombras de The Shadow
que parecen lágrimas. el patrón que va desde sus ojos hacia abajo está en los lados
de su nariz y se ve como lágrimas que es una característica distintiva del Cheetah.
Pero si está buscando esa característica que aprendió de ciertos guepardos en una ubicación exacta o
una forma o textura exacta, nunca encontrará estos otros tiradores.
pero no tiene que importar si las características están un poco inclinadas si las características son un poco diferentes en textura
si las características son un poco más cercanas a las características o un poco más separadas relativo al relativo el uno al otro.
Así que tenemos que asegurarnos de que nuestra red neuronal tenga una propiedad llamada invarianza espacial,
lo que significa que no le importa dónde están las características de nuevo, no tanto como qué parte
de la imagen, porque hemos tomado ese tipo de en consideración con nuestro mapa somos pobres con nuestra
convolucionalidad
Entonces, si la característica en sí está un poco distorsionada, nuestra red neuronal debe tener cierto nivel de
flexibilidad para poder encontrar esa característica.
Y de eso se trata la puesta en común.
Así que echemos un vistazo a cómo funciona la agrupación.
Aquí está nuestro mapa de características, así que ya hemos hecho nuestra convolución y hemos completado esa parte y ahora
estamos trabajando con la convolución allí.
Ahora vamos a aplicar el agrupamiento.
Entonces, cómo funciona.
Vamos a aplicar la puesta en común de nuevo.
Hay varios tipos diferentes de juegos que cumplen la media de la mancomunidad. Mapeo general de algunos grupos y comentarios sobre
aquellos hacia el final de la historia.
superior izquierda y encuentras el valor máximo en esa casilla y luego solo registras ese valor y haces caso omiso de los otros tres.
Pero por ahora solo estamos aplicando Max pooling así que tomamos una caja
de dos por dos píxeles así y de nuevo no tiene que ser de dos en dos, puedes elegir cualquier tamaño de caja
y de nuevo lo comentaremos hacia y Tauriel y tú lo colocas en la esquina
Entonces en su caja tiene cuatro valores, simplemente ignora tres; solo conserva uno máximo, que es
uno en este caso.
Luego mueves tu caja hacia la derecha para que, una vez más, selecciones la zancada.
Así que aquí pasamos al paso de dos y eso es lo que normalmente pensaste, puedes decir como el paso de
uno que puedes seleccionar.
De modo que hay cuadros superpuestos que pueden seleccionar cualquier tipo de ataque que te gusten incluso tres si lo deseas,
pero estamos seleccionando una zancada de dos aquí y eso es lo que se usa comúnmente.
Y luego repites el proceso repite la máxima aquí si cruzas y no importa,
solo sigue haciendo lo que estás haciendo.
Entonces todavía registra el máximo aquí 0 aquí, el máximo es cuatro.
Aquí están los máximos aquí, el máximo es 1 0 1 o 2 y luego 1.
Entonces, como pueden ver, sucedieron algunas cosas.
En primer lugar, aún pudimos preservar las funciones correctamente.
Los números máximos que representan porque sabemos cómo funciona la conclusión Lehre.
Sabemos que los números máximos o grandes en su mapa de características representan donde realmente
encontró la similitud más cercana a una característica.
Pero al reunir estas características, en primer lugar, nos deshacemos del 75 por ciento de
la información que no es la característica, que no son las cosas importantes que estamos buscando porque
solo estamos tres píxeles de cuatro. .
Entonces solo estamos obteniendo el 25 por ciento.
el máximo de píxeles que nosotros o los valores que tenemos, tenemos en cuenta cualquier distorsión.
Y, además, también porque estamos tomando
Así, por ejemplo, dos imágenes en las que, por ejemplo, las lágrimas del tramposo en los ojos están en una imagen un poco a la izquierda o
un poco giradas hacia la izquierda y otra allí un poco.
Y es cómo se supone que deben ser o cómo nos gusta si tomas una como base y otra vez hay
bits que giran hacia la izquierda.
La función de puck será exactamente la misma.
Entonces, pueden ver aquí si estamos hablando de las lágrimas de los tramposos, entonces digamos que son los cuatro y
aquí es donde estaban entonces, si estaban un poco girados.
Entonces, por ejemplo, los cuatro terminaron aquí.
Luego, cuando estemos haciendo la agrupación, obtendremos el mismo mapa de características de la piscina y ese
es el principio detrás de esto.
Es una explicación muy aproximada una vez más una explicación intuitiva, pero ese es el
punto de agrupar que todavía podemos preservar las características y, además, tener en cuenta sus posibles distorsiones espaciales o de
textura u otro tipo de distorsiones.
Y, además de todo eso, estamos reduciendo el tamaño, por lo que hay otro beneficio.
en un 75 por ciento, que es enorme, lo que realmente nos ayudará en términos de procesamiento.
Así que tenemos que estamos preservando las características que estamos introduciendo invariantes espaciales, estamos reduciendo el tamaño
Y, además, otro beneficio de la puesta en común es que estamos reduciendo el número de parámetros, por lo que reducimos
nuevamente en un 75% o reducimos el número de parámetros que van a entrar en nuestro
Lares final de la red neuronal y, por lo tanto, evitamos el sobreajuste.
Es un beneficio muy importante de la puesta en común que estamos eliminando información y eso es algo bueno.
de esa forma nuestro modelo no podrá sobreponerse a esa información porque especialmente porque esa información no está bien y recordar que al
principio estamos hablando incluso de humanos como humanos, es importante ver
exactamente las características en lugar de todo este otro ruido que está entrando en nuestros ojos.
Eso es algo bueno porque
Lo mismo ocurre con las redes neuronales, ya que, al ignorar la formación no importante
e innecesaria, estamos ayudando a evitar el sobreajuste.
Así que ahí vamos, de eso se trata la puesta en común.
Y la pregunta aquí es, por supuesto, por qué la agrupación de WiMax tiene muchos tipos diferentes de agrupación y una
gran amplitud de un tamaño demasiado grande de dos por dos píxeles, muchas de estas cosas.
ese sentido me gustaría presentarles este encantador trabajo de investigación llamado evaluación de operaciones de agrupación en
arquitecturas convolucionales para reconocimiento de objetos por Dominic Scherrer de la Universidad de Bonn.
Y en
Existe el vínculo y la belleza de este documento es que es muy simple, muy sencillo. Así que si nunca
ha leído un trabajo de investigación antes de lo que le gustaría probarlo.
Este es un excelente lugar para comenzar, es muy corto.
Solo 10 páginas
Muy fácil de leer.
Y además, el beneficio adicional es que ahora que hemos discutido la convolución y la puesta en común, se
sentirá totalmente cómodo con todo lo que están hablando en este documento.
Esta es una gran manera de reforzar y también recomiendo consultar este documento.
Me tomaré 20 minutos leerlo e incluso puedes saltarte la parte 2, que se llama trabajo relacionado, si te
parece un poco descabellado o alienante.
Simplemente no leas esa parte.
Ir directamente de la parte 1 a la parte 3.
Y una cosa que necesitas saber sobre este documento es que hablan sobre un concepto llamado submuestreo
que es el submuestreo, básicamente, es la acumulación promedio.
Así que recuerda cómo estábamos aquí.
Estamos tomando el máximo.
Entonces, en nuestro enfoque más cuadrado, hay un concepto llamado agrupamiento promedio o algo de extracción, ya
que solo algunos de estos valores generan un promedio de agrupación o media, se toma el
valor promedio de todos estos y el submuestreo es como una generalización de hombres reunidos.
Es un enfoque más generalizado para tomar el promedio de estos valores.
Y puede leer un poco más sobre esto en el periódico, pero de lo contrario solo piense en ello como una acumulación
común cuando está leyendo un documento.
puede obtener información adicional sobre este tema y ahora vamos a resumir dónde hemos llegado.
Y ahí es donde
Entonces ahí está nuestra imagen de entrada.
Luego aplicamos la operación de convolución y llegamos a la conclusión.
Y ahora a cada uno de esos mapas de características que obtenemos. Hemos aplicado el Pullinger.
Así que hemos hecho estos dos pasos de evolución y puesta en común y ahora vamos a hacer
algo muy divertido y emocionante.
esto, así que esta es una captura de pantalla que tomé de una herramienta creada por Adam Harley desde que
estaba en la Universidad Ryerson de informática y ahora está en Carnegie Mellon, creo que está haciendo su página.
Vamos a experimentar con
Y una gran herramienta, así que vamos a abrir, echemos un vistazo.
Para que pueda encontrarlo, puede encontrarlo a través de Google.
Debes conocer tu rol
Es como que es difícil encontrarlo a través de Google porque no hay texto aquí, como lo estuvimos este año.
Veré comenzar el dossier de Reierson y estas cosas.
Y, básicamente, esto es exactamente lo que estamos haciendo, pero visualice. Entonces, aquí tiene que dibujar
un número, digamos que dibujo el número cuatro y esta herramienta colocará el número cuatro aquí.
Esa es tu imagen.
En nuestro primer paso, este es el paso de convolución.
Derecha.
Y este es el paso de puesta en común y también la agrupación por el camino también se llama disminución de muestreo.
Entonces, tirar y bajar la resolución son las mismas cosas.
Entonces puede ver que se trata de convolución aplicada, luego se aplica el agrupamiento y puede ver cómo funciona exactamente.
Puede ver qué tipo de convoluciones ha aplicado o qué tipo de filtros se aplica, cómo
se ven.
Qué características está buscando.
Y luego se aplica la agrupación por lo que se reduce el tamaño y se puede ver aquí que esto es importante.
Entonces puede ver que esta es la imagen convolucionada y esta es la imagen impresa y aún puede ver las
mismas características con solo menos información, pero se conservan las mismas características.
Esa es la parte importante.
Y, además, si usted sabe si los cuatro eran un poco demasiado parecidos a los que giraron un poco hacia un
lado, todavía podría recoger un grupo de Lares muy similar.
Y luego, después de eso, tiene más letras de las que aún no hemos hablado.
Entonces tiene otra guarida convolucional convolucional aquí que en realidad no tendremos.
Y luego tiene otra guarida pobre, pero básicamente está repitiendo el mismo proceso.
Y luego de eso, esto es a lo que vamos a seguir hablando en el curso.
Él tiene a Lares completamente conectado y demás.
Pero definitivamente puedes jugar con eso.
Entonces, si elimino eso, me gustaría que dibujara un 7 y verá que en realidad le dice que la conjetura es una suposición es
que este es un 7.
Y el segundo supongo que la segunda probabilidad es tres.
Para que pueda dibujar algunas cosas desafiantes y ver si puede recogerlas.
Entonces, digamos que si dibujo algo que se parece a un 0 pero no es un 0 terminado, lo levantará esta vez y
no lo recogió.
Parece un 9 a eso a la imagen.
¿Qué pasa si me gusta terminar así?
Así que ahora piensa que es un 0 o un 9 y puedes ver por allí qué está iluminando al 0.
Pero hablaremos de esa parte de la duda.
Haz uno más digamos como 8.
Creo que es bastante difícil para esto ahora recogió un 8.
Entonces puedes ver que entra un 8 y luego, como después de que deje de ser reconocible, las paradas
tienen sentido para nosotros los humanos.
Derecha.
Estas características con las que está trabajando.
Pero al mismo tiempo, está reconociendo correctamente que es un 8.
Así que definitivamente jueguen con eso, pueden dibujar una carita sonriente.
Qué pasa entonces.
Parece una herramienta de tres a esto porque la herramienta está obviamente entrenada solo en dígitos del
0 al nueve.
Así que tiene que reconocer algo que hay y reconocer un tres es como en la vida cuando ves algo como
un tipo de fruta que nunca has visto antes como una chirimoya o algo así y piensas que es como si
fuera una pera porque nunca has visto uno antes de no saber qué clasificar como lo mismo aquí,
así que no se ha entrenado realmente en caras sonrientes y es por eso que cree
que es un árbol como un árbol.
que te será útil para jugar en realidad cuando colocas el mouse sobre un píxel que se mostrará.
Así que ahí lo tienes, es una poderosa herramienta muy poderosa
Le muestra dónde estaba el detector de características para recoger ese píxel para que pueda ver de dónde provienen esos
píxeles y también para que pueda ver cómo el filtro era como pasar por la imagen
exactamente de la forma en que hablamos y, por supuesto, aquí Puedes
ver que puedes ver el agrupamiento. Puedes ver que el tirar se hace al tirar con un pequeño cuadrado de dos por dos y puedes ver que
también es un paso de dos, tal como lo discutimos en el tutorial de hoy.
Así que ve a jugar o juega con eso y espero que hayas disfrutado la sesión de hoy.
Espero verte la próxima vez.
Y hasta entonces disfruta de un aprendizaje profundo.