Колькасць уваходных каналаў, якая з'яўляецца першым параметрам функцыі nn.Conv2d у PyTorch, адносіцца да колькасці карт функцый або каналаў на уваходным малюнку. Гэта не звязана непасрэдна з колькасцю "каляровых" значэнняў выявы, а хутчэй уяўляе колькасць асобных функцый або шаблонаў, з якіх сетка можа даведацца.
У сверточной нейронавай сетцы (CNN) кожны ўзровень складаецца з некалькіх фільтраў або ядраў, якія згортваюцца з уваходным відарысам для вылучэння функцый. Гэтыя фільтры адказваюць за вывучэнне розных шаблонаў або функцый, прысутных ва ўваходных дадзеных. Колькасць уваходных каналаў вызначае колькасць фільтраў, якія выкарыстоўваюцца ў пласце.
Каб зразумець гэтую канцэпцыю, давайце разгледзім прыклад. Выкажам здагадку, што ў нас ёсць выява RGB памерам 32×32. Кожны піксель на малюнку мае тры каляровыя каналы - чырвоны, зялёны і сіні. Такім чынам, уваходны малюнак мае тры ўваходныя каналы. Калі мы прапусцім гэты відарыс праз згорткавы пласт з 16 уваходнымі каналамі, гэта азначае, што пласт будзе мець 16 фільтраў, кожны з якіх будзе згортвацца з уваходным відарысам для вылучэння розных функцый.
Мэта наяўнасці некалькіх уваходных каналаў - фіксаваць розныя аспекты або характарыстыкі ўваходных даных. У выпадку малюнкаў кожны канал можна разглядаць як іншую карту функцый, якая фіксуе пэўныя ўзоры, такія як краю, тэкстуры або колеры. Маючы некалькі ўваходных каналаў, сетка можа вывучаць больш складаныя ўяўленні ўваходных даных.
Колькасць уваходных каналаў таксама ўплывае на колькасць параметраў у сверточном пласце. Кожны фільтр у пласце - гэта невялікая матрыца вагаў, якая вывучаецца ў працэсе навучання. Колькасць параметраў у пласце вызначаецца памерам фільтраў і колькасцю ўваходных і выходных каналаў. Павелічэнне колькасці ўваходных каналаў павялічвае колькасць параметраў, што можа зрабіць сетку больш выразнай, але і больш затратнай у вылічэннях.
Колькасць уваходных каналаў у функцыі nn.Conv2d уяўляе колькасць карт функцый або каналаў на уваходным малюнку. Ён вызначае колькасць фільтраў, якія выкарыстоўваюцца ў згортачным узроўні, і ўплывае на здольнасць сеткі вывучаць складаныя прадстаўленні ўваходных даных.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Нейронная сетка згорткі (CNN):
- Якая самая вялікая сверточная нейронавая сетка?
- Якія выхадныя каналы?
- Якія агульныя метады для паляпшэння прадукцыйнасці CNN падчас навучання?
- Якое значэнне мае памер партыі ў навучанні CNN? Як гэта ўплывае на трэніровачны працэс?
- Чаму важна падзяліць дадзеныя на наборы для навучання і праверкі? Колькі дадзеных звычайна выдзяляецца для праверкі?
- Як мы рыхтуем навучальныя даныя для CNN? Растлумачце неабходныя крокі.
- Якая мэта аптымізатара і функцыі страт пры навучанні сверточной нейронавай сеткі (CNN)?
- Чаму падчас навучання CNN важна кантраляваць форму ўваходных даных на розных этапах?
- Ці можна выкарыстоўваць згорткавыя пласты для іншых даных, акрамя малюнкаў? Прывядзіце прыклад.
- Як вы можаце вызначыць прыдатны памер для лінейных слаёў у CNN?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у нейронавай сетцы Convolution (CNN)