Merhaba ve bugün derin öğrenme kursuna hoş geldiniz diyelim, bugün Max havuzdan
bahsediyoruz ve önümüzde çok heyecan verici kayaklar var.
Ve öğreticinin sonundaki özel bir sürpriz bile.
Öyleyse başlayalım.
Birincisi, ne toplanıyor ve neden ona ihtiyacımız var.
Bu soruyu cevaplamak için bu görüntülerin üzerindeki bu görüntülere bir göz atalım.
Bir çita var.
Aslında ilk imgede aynı çita olduğunu.
Bu görüntü düzgün bir şekilde konumlandırılmış ve ikinci görüntü üzerinde size doğru bakıyor.
Biraz döndürüldü.
Ve üçüncü görüntü biraz ezildi.
Ve işte buradaki şey, sinir ağının bu görüntülerin her birinde çiteyi
tanımasını istiyoruz.
Aslında bu sadece bir çita.
Ya farklı atıcılarımız varsa.
İşte bir çita.
O bir çita.
İşte onun Ashira'nın Ishida çetesinin başka bir çitidir ve o bir çita ve
biz sinir ağının tüm bu püskürtücülerden paçavralar olduğunu fark etmesini istiyoruz ve her biri farklı yönde görünüyorsa hepsinin
farklı kısımlarında olduğunu nasıl yapabilirim? görüntüleri, yüzlerinin farklı olduğu görüntülerin bir yerine
yerleştirilir. Biri sağ tarafta, sol köşede biri veya
ortada.
Hepsi biraz farklıdır ve doku biraz farklıdır.
Aydınlatma biraz farklıdır.
Bir sürü küçük fark vardır ve bu nedenle eğer sinir
ağı tam olarak belli bir özelliğe bakarsa, örneğin çitenin ayırt edici bir özelliği, gözlerindeki veya
gözlerden uzanan gözyaşlarıdır Gözyaşlarına benzeyen Gölge gölgeleri Gözlerinden aşağıya inen desen
burun kenarında ve Cheetah'ın ayırıcı bir özelliği olan gözyaşlarına benziyor.
Ancak eğer belirli çitalarından öğrendiği bu özelliği tam bir konumda, kesin bir şekil veya
formda veya dokudan arıyorsanız, diğer atıcıları asla bulamazlar.
konvolümantasyonumuzla fakiriz, ancak özelliklerin özelliklerden biraz daha yakın olması veya özellikleri biraz daha
farklı olması halinde özellikler biraz farklılaşırsa özen göstermek zorunda değildir birbirine göreceli olarak.
Dolayısıyla, sinir ağımızın mekansal değişmezlik adı verilen ve özelliklerin tekrar
nerede olduğunun önemi kalmayan bir özelliğe sahip olduğundan emin olmalıyız, çünkü
resmin hangi kısmında kaşınırız ki biz onu almış bulunuyoruz haritamızla birlikte
Dolayısıyla, özellik biraz bozulmuşsa, sinir ağımız bu özelliği hala bulabilmek için bir
miktar esnekliğe sahip olmalıdır.
Ve havuzun amacı buydu.
Dolayısıyla, havuzun nasıl çalıştığı hakkında bir göz atalım.
İşte özellik haritamız, zaten konvolüsyonumuzu tamamladık ve o kısmı tamamladık ve şimdi konvolüyon
ile orada çalışıyoruz.
Şimdi havuz uygulamaya devam edeceğiz.
Peki nasıl işliyor
Geri havuz uygulamak için başvuracağız.
Birkaç farklı türde oynamaya uygunluk vardır, bunlar havuzun bir araya getirilmesi ve hikayenin
sonuna doğru yorumlanmaları anlamına gelir.
ve o kutuya maksimum değeri buluyorsunuz ve yalnızca o değeri kaydediyorsunuz ve diğer üçünü de göz ardı ettiniz.
Fakat şu an sadece Max havuz kullanıyoruz, böylece iki piksel
iki piksel alıyoruz ve yine iki piksel olmak zorunda değilsiniz, herhangi bir kutu boyutunu seçebilir ve yine
bunun üzerine yorum yapacaktır. Tauriel ve onu sol üst köşeye koydunuz
Dolayısıyla kutunuzda, sadece üçünü dikkate almadığınız dört değeriniz var, bu durumda yalnızca bir
tanesini göz ardı etmiyorsunuz.
Ardından, kutunuzu bir adım daha sağa doğru, bir adım daha seçtiğinizde hareket ettirirsiniz.
Yani burada iki adım atıyoruz ve seçtiğiniz birinin adımını söyleyebildiğiniz gibi normalde çektiğiniz şey
de bu.
Çakışan kutular var, isterseniz üçümüzden hoşlanacağınız herhangi bir grev çeşidini seçebilirsiniz, ancak burada iki
kişilik bir adım belirliyoruz ve yaygın olarak kullanılan şey budur.
Sonra tekrar ederseniz, kaydettiğiniz işlemi tekrarlarsanız, burada geçerseniz ve önemsiyorsanız,
yaptığınız şeyi yapmaya devam edin.
Hâlâ burada maksimum 0 kayıt yapıyorsunuz burada maksimum 4'tür.
Burada maksimumlar 1 0 1 veya 2 ve sonra 1'dir.
Gördüğün gibi, bir kaç şey oldu.
Her şeyden önce özelliklerini doğru bir şekilde korumayı başardık.
Gösterdikleri azami rakamlar, çünkü Lehre'nin nasıl sonuç verdiğini biliyoruz.
Özellik haritanızdaki maksimum veya büyük sayıların, bir özelliğe en yakın
benzerliği bulduğunuz yeri temsil ettiklerini biliyoruz.
Ancak bu özellikleri bir araya getirdiğimizde, öncelikle,
aradıklarımızın önemli olmadığı özellik olmayan yüzde 75'ten kurtulduk, çünkü
dörtte üçümüz piksel .
Yani sadece yüzde 25 alıyoruz.
ya da sahip olduğumuz değerlerin maksimumunu piksellerden aldığımız için herhangi bir bozulma var.
Ve sonra da, çünkü biz
Mesela, göz kamaştıran gözlerdeki göz yaşları bir resimde solda bir miktar var ya da
biraz sola, diğeri de biraz döndürüldü.
Ve nasıl olması gerektiği ya da bizden birisini üs olarak kabul edersek ve bir tane daha bitler sola
dönersek nasıl olur da böyle oluruz.
Çekilen özellik aynı olacak.
Dolayısıyla cheater'ın gözyaşlarından bahsedecek olursak, o zaman bu dört olduğunu söyleyelim ve burada
biraz döndürülmüş olsaydı, burada burada olduğunu görebilirsiniz.
Mesela dördü buraya geldi.
Sonra, havuzlamayı yaptığımızda aynı havuz özellik haritasını alacağız ve bunun
arkasındaki prensip bu.
Tekrar sezgisel bir açıklama yapan yine çok kaba bir açıklama,
ancak özelliklerin korunabilmesi ve ayrıca olası mekânsal veya dokusal veya diğer çarpıklıkları hesaba katabildiğimizin
toplanması noktasında budur.
Ve hepsine ek olarak boyutu küçültüyoruz, böylece başka bir yararı var.
ki bu da işlem açısından bize yardımcı olacak çok büyük.
Dolayısıyla, alansal değişmezleri tanıttığımız özellikleri koruyoruz, boyutunu yüzde 75 oranında azaltıyoruz,
Ayrıca, havuzlamanın bir başka yararı, parametrelerin sayısını azalttığımızdan% 75 oranında tekrar
azaltmamız veya sinir ağının son Lar'lerimize gidecek parametrelerin
sayısını azaltmamız ve dolayısıyla aşırı uyumu önlüyoruz.
Bilgiyi kaldırdığımızı havuzlamanın çok önemli bir yararıdır ve bu iyi bir şeydir.
çünkü bu şekilde modelimiz bu bilgilere fazla yetişemeyecektir çünkü özellikle bu bilgiler iyi değildir ve en başta
hatırladığımız gibi insan olarak insan için bile olsa
bizleri görmek önemlidir gözlerimize gelen diğer tüm gürültüye değil tam olarak özelliklere.
Bu iyi bir şey
Sinir ağları için de aynı şey, gereğinden fazla uyumu önlemeyle yardımcı
olduğumuz gereksiz önemli oluşumu dikkate almadan.
Dolayısıyla, havuzlama konusu bu.
Ve burada soru, elbette WiMax'ın neden çok sayıda farklı havuz biriktirme ve genişlemiş
genişliği iki ile iki piksel arasında değişen çok şey var.
bu notta sizi Bonn Üniversitesi'nden Dominic Scherrer'in nesne tanıma için konvolüyonal mimaride
havuzlama operasyonlarının değerlendirilmesi denilen bu güzel araştırma kağıdına tanıtmak isterim.
Ve
Bu kağıt hakkında bir bağlantı var ve güzellik çok basit çok basit olmasıdır Yani
vermek istediğiniz şeyden önce hiç bir araştırma makalesi okumadıysanız.
Bu, çok kısa bir sürede başlamak için harika bir yer.
Sadece 10 sayfa.
Okunması çok kolay.
Üstelik ekstra fayda, konvolüsyon ve havuzlamayı ele aldığımıza göre, bu
makalede bahsettikleri her şeye rahatça sahip olacaksınız.
Bu aslında güçlendirmenin harika bir yoludur ve ayrıca bu kağıdı kontrol etmenizi tavsiye ederim.
Okumak için 20 dakikanızı ayıracağım ve biraz esrarengiz ya da yabancılaşmış gibi hissediyorsa, ilgili iş
olarak adlandırılan 2. bölümü atlayabilirsiniz.
Sadece o kısmı okumayın.
Doğrudan bölüm 1'den bölüm 3'e gidin.
Ve bu makalede bilmeniz gereken bir şey, alt örnekleme olarak adlandırılan bir kavramdan
bahsediyorlar, bu temelde ortalama havuz oluyor.
Bu yüzden nasıl olduğumuzu hatırlayın.
Maksimum miktarı alıyoruz.
Yani maksimum değer alan kare hesaplamamızda Ortalama havuzlama denilen bir kavram var ya da bazıları
ortalama havuzlamaya kadar bu değerlerin sadece bir kısmını çektiğinizde ya da bunların hepsinden ortalama
değeri aldığınız ve alt örneklemenin alınması, bir genellemeye benzemek gibi. erkeklerin bir araya toplanması.
Bu, bu değerlerin ortalamasının alınmasına yönelik daha genel bir yaklaşım türüdür.
Ve kağıtta biraz daha okuyabilirsiniz, aksi takdirde bir kağıt okurken bunu ortalama
havuz olarak düşünebilirsiniz.
bu konuyla ilgili ek bilgi edinebilirsiniz ve şimdi nereden geldiğimizi özetleyelim.
İşte bu yüzden
Dolayısıyla giriş imajımız var.
Sonra konvolüsyon operasyonunu uyguladık ve sonuç aldık.
Ve şimdi alacağımız özellik haritalarının her birine Pullinger uyguladık.
Dolayısıyla, iki aşamalı evrim ve havuzlaşma yaptık ve artık heyecan verici bir şey çok
eğlenceli bir şeyler yapacağız.
yapacağız, bu yüzden Adam Harley tarafından oluşturulan ve Ryerson Üniversitesi bilgisayar bilimleri bölümünde hazırlanan bir
araçtan aldığım bir ekran görüntüsü ve şimdi Carnegie Mellon'da olan, sayfasını yaparken düşünüyorum.
Bu işi deney
Ve harika bir araç, o halde bir göz atalım.
Böylece onu aslında Google aracılığıyla bulabileceğinizi görebilirsiniz.
Rolünü bilmelisin.
Sanki Google üzerinden bulmak zor çünkü burada sadece bu yıl olduğu gibi bir metin yok.
Reierson dosyasının başlangıcını ve bu şeyleri göreceğim.
Ve temelde bu yaptığımız şey ama görselleştirmek Yani burada bir numara çizmeniz
gerekiyor yani dört numaralı çizelgeye geçelim ve bu araç sayı dörtünü buraya koyacak.
İşte senin imge.
İlk adımımızda bu konvolüsyon basamağıdır.
Sağ.
Ve bu havuzlama aşamasıdır ve bu arada havuzlama da aşağı örnekleme olarak adlandırılmaktadır.
Yani çekme ve aşağı örnekleme aynı şeylerdir.
Böylece, konvolüsyon uygulandığını, daha sonra havuzlamanın uygulandığını ve bunun nasıl çalıştığını görebilirsiniz.
Ne tür döndürmeler uyguladığını veya ne gibi görünen filtreleri uyguladığını
görebilirsiniz.
Hangi özellikler aranıyor?
Ve daha sonra havuzlama uygulanır, böylece boyutu azaltıyor ve burada bunun önemli olduğunu görebilirsiniz.
Dolayısıyla bu görüntünün konvolüsyonlu görüntüsü olduğunu ve bu görüntünün çekilen görüntü olduğunu görebilir ve yine aynı özelliklerin
daha az bilgi olduğunu, aynı özelliklerin doğru özelliklerini koruduğunu görebilirsiniz.
Önemli olan budur.
Dahası, eğer her dörtün biraz biraz yan tarafa döndürülmüş gibi davranıp yumuşatılmadığını biliyorsanız, yine
de benzer havuz Lares'i almaya devam edebileceksiniz.
Ve sonra bundan sonra henüz konuşmadığımız daha fazla mektup var.
O halde, burada bulunmayacak başka bir konvolüyonlu konvolüsyon bir ini var.
Ve sonra başka bir zavallı sığ yanıyor, ancak temelde aynı işlemi tekrar ediyor.
Ve bundan sonra kursta daha çok konuşacağız.
Tam bağlı Lares'leri var.
Ancak bununla kesinlikle uğraşabilirsiniz.
Dolayısıyla 7'yi çizecek olursam beğendiğinizi sildim, tahmin edersiniz ki bunun bir 7 olduğu
tahmin ediliyor.
Ve ikincisi ikinci ihtimalin üç olduğunu tahmin ediyor.
Böylece bazı zorlayıcı şeyler çizebilir ve onları alıp alamayacağını görebilirsiniz.
Diyelim ki, 0'a benzeyen bir şey çizseydim bitmiş 0 değilse, almayı bırakın, almadım
bu sefer.
Resme 9 kat daha benziyor.
Ya ben hoşlansam böyle bitirirsem ne olur.
Şimdi 0 ya da 9 olduğunu düşünüyor ve orada 0'ın aydınlatıcı olduğunu görebilirsiniz.
Ancak şüphe için bu bölümden bahsedeceğiz.
Bir tane daha 8 gibi diyelim mi?
Bence bu şimdi 8 alabilmemiz oldukça zor.
Böylece, 8'e girdiğini görebilir ve bundan sonra durağanların tanınabilir olmasını durdurur, böylece
insanlar bize mantıklı gelir.
Sağ.
Çalıştığı bu özellikler.
Fakat aynı zamanda 8 yaşında olduğunu doğru bir şekilde tanır.
Kesinlikle yüzünüzü surat çizerek eğlendirin.
O zaman ne olacak.
Aracın açıkça sadece 0'dan 9'a kadar olan basamaklar üzerinde eğitilmiş olması nedeniyle bu araç için bu
üçlüğe benziyor.
Öyleyse orada olan bir şeyi tanımak zorundasınız ve daha önce hiç muhallebi elması ya da başka
bir şey gibi görmediğiniz bir tür meyve gibi bir şey gördüğünüzde üçte birinin hayatta olduğu
gibi tanıdığını ve bunun onun Armut, çünkü aslında burada ne bulacağınızı bilmeden önce hiç
görmediniz, böylece aslında suratlı yüzler üzerinde eğitim almadı ve bu yüzden ağaç
olarak bir ağaç olduğunu düşünüyor.
bir piksel pikselinin üzerine fare koyduğunuzda, bununla oynamak sizin için faydalı olacaktır.
Dolayısıyla, çok güçlü ve güçlü bir araçtır; göstereceğiniz
Özellik dedektörünün o pikseli nereden alacağını size gösterir, böylece o piksellerin nereden geldiğini
görebilir ve böylece filtrenin resimden nasıl geçtiğini, tam olarak nasıl ve
nereden bahsettiğimizi ve tabii ki burada nasıl bir
şey olduğunu görebilirsiniz. çekmeyi çekmenin bittiğini ikiden ikiye bölen küçük bir kare ile yaptığını ve günümüzdeki öğreticide tartıştığımız
gibi ikisinin de bir adım olduğunu görebildiğini görebildiğini görebilirsiniz.
Dolayısıyla oyun oynamaya veya onunla oyun oynamaya gidin ve umarım bugünkü oturumdan hoşlanırsınız.
Bir dahaki sefere seni görmek isterim.
Ve o zamana kadar derin öğrenmenin keyfini çıkarın.