Hallo und willkommen zurück zu dem Kurs zum tiefen Lernen.
Wir haben also in diesem Abschnitt viel gelernt.
Fassen wir zusammen, worüber wir gesprochen haben.
Also gut, hier gehts.
Wir haben mit einem Eingabebild begonnen, auf das wir mehrere verschiedene Feature-Detektoren angewendet haben, oder auch
Filter genannt, um diese Feature-Maps zu erstellen.
Und dies umfasst unser Faltungslager.
Dann haben wir zusätzlich zu dieser entscheidenden Lehre die Lineareinheit oder die gleichgerichtete lineare Einheit angewendet, um Klarheit zu beseitigen
oder die Nichtlinearität in unseren Bildern zu erhöhen.
Dann haben wir ein Pooling-Lager für unser Faltungslager angelegt.
Aus jeder einzelnen Feature-Map haben wir also eine Puled-Feature-Map erstellt, und im Grunde hat die ziehende Lehre viele
Vorteile.
Der Hauptzweck der ziehenden Höhle besteht darin, sicherzustellen, dass wir in unseren Bildern eine besondere räumliche Invariante haben.
Wenn sich also etwas neigt oder verdreht oder etwas vom idealen Szenario abweicht, können wir
diese Funktion noch nutzen und das Ziehen der Bilder erheblich reduzieren.
Auch das Pooling hilft dabei, jegliche Art von Überanpassung unserer Daten oder des Gesamtmodells an die Daten zu vermeiden,
da diese Daten einfach entfernt werden.
Gleichzeitig bewahrt das Pooling jedoch die Hauptfunktionen, nach denen wir suchen, nur weil die Art und Weise, wie
Anweisungen und Pooling verwendet wurden, Max-Pooling war.
Dann haben wir alle gepoolten Bilder in einen langen Vektor oder eine Spalte all dieser Werte geglättet, und wir haben das in ein
künstliches neuronales Netzwerk eingefügt, und das war eine schrittweise Abflachung.
Und Schritt vier ist ein vollständig verbundenes künstliches neuronales Netzwerk, in dem alle diese
Funktionen über ein Netzwerk verarbeitet werden. Dann haben wir die letzte endgültige, vollständig verbundene Schicht,
die die Abstimmung für die Klassen vornimmt, und danach wird alles trainiert durch einen
Vorwärtsfortpflanzungs- und Rückwärtsfortpflanzungsprozess.
Viele Iterationen und in Parks und am Ende haben wir ein sehr gut definiertes neuronales Netzwerk.
Und.
Eine weitere wichtige Sache ist, dass nicht nur die Gewichte im
künstlichen Neuronen-Arbeitsteil trainiert werden, sondern auch die Merkmalsdetektoren in demselben anteiligen Prozess trainiert und eingestellt werden, wodurch wir die besten
Merkmalskarten erstellen können.
Und am Ende erhalten wir ein voll ausgebildetes neuronales Netz, das Bilder erkennen und klassifizieren
kann.
Also los geht's.
So funktionieren konvolutionelle neuronale Netzwerke.
Und jetzt sollten Sie sich mit diesem Konzept vollkommen auskennen und zu den praktischen Anwendungen übergehen.
Wenn Sie noch etwas lesen möchten, gibt es einen großartigen Blog von L. D. ab 2016 aufzulösen.
Sie können den Link dort oben sehen.
Der Blog heißt also The Nine Deep Learning Papers, die Sie wissen müssen, um den dritten Teil von CNN
zu verstehen.
Und in diesem Blog erhalten Sie einen kurzen Überblick über neun verschiedene
CNNs, die von Menschen wie Ihnen erstellt wurden, und andere, die Sie weiterführen können.
Es wird also eine Menge neuer Dinge geben, die für Sie völlig neu sind und dass Sie sich umsehen müssen, aber
denken Sie nur an diesen Blog, sind diese neun Artikel gedacht, und auch wenn Sie nicht bereit
sind, durchzugehen Sie können jetzt vielleicht nach den praktischen Übungen vielleicht nach einem zusätzlichen Training
im Bereich des tiefen Lernens langsam auf diese Arbeiten zurückgreifen, und im Idealfall denke ich, dass Sie durch das
Durchschauen der neuronalen Netzwerke anderer Menschen und deren Struktur einen großen Wert bekommen .
Es kann illusorische Netze geben, und dies wird Ihnen helfen zu verstehen, was die
besten Praktiken sind und warum Menschen bestimmte Dinge auf eine bestimmte Art und Weise getan haben.
Dies wird Ihnen bei der Architektur neuronaler Netzwerke helfen, da neuronale Netzwerke und konvolutionelle neuronale Netzwerke keine Ausnahme sind.
Sie sind wie eine architektonische Herausforderung. Sie müssen sich eine Idee einfallen lassen, diese strukturieren, anpassen und
anpassen, um das bestmögliche Design und die bestmögliche und optimale Leistung zu erhalten.
Also los geht's.
Das sind wir für heute.
Ich hoffe, Ihnen hat das heutige Tutorial und dieser ganze Abschnitt gefallen und ich freue mich darauf, Sie das nächste Mal zu sehen.
Bis dahin tiefes Lernen genießen.