Feature Map Größe in Convolutional Neural Networks

Die-Bedeutung-der-Feature-Map-Größe-in-Konvolutionalen-Neuronalen-Netzwerken-verstehen

Konvolutionale-Neuronale-Netzwerke-(CNNs)-sind-ein-grundlegender-Bestandteil-im-Bereich-des-Deep-Learnings,-besonders-bei-Aufgaben,-die-Bild--und-Videoerkennung-betreffen.-Ein-kritischer-Aspekt-der-CNN-Architektur-ist-die-Größe-der-Feature-Maps,-die-sich-bei-jedem-konvolutionalen-Layer-transformiert.-Zu-wissen,-wie-man-diese-berechnet,-ist-grundlegend-für-den-Aufbau-effektiver-Modelle.

Die-Formel

Die-Größe-der-Feature-Map-nach-einem-konvolutionalen-Layer-in-einem-CNN-wird-mit-der-folgenden-Formel-bestimmt:

outputSize-=-(inputSize---kernelSize-+-2-*-padding)-/-stride-+-1

Hier-ist-eine-Aufschlüsselung-der-einzelnen-beteiligten-Parameter:

• inputSize:-Die-Größe-der-Eingabe-Feature-Map-(gemessen-in-Pixeln).
• kernelSize:-Die-Größe-des-konvolutionalen-Kerns-(gemessen-in-Pixeln).
• padding:-Die-Anzahl-der-null-Pixel,-die-dem-Rand-der-Eingabe-hinzugefügt-werden-(gemessen-in-Pixeln).
• stride:-Die-Anzahl-der-Pixel,-um-die-sich-der-Kern-über-die-Eingabe-Feature-Map-bewegt-(gemessen-in-Pixeln).

Eingaben-und-Ausgaben

Eingaben

• inputSize:-Integer,-Anzahl-der-Pixel-(px).
• kernelSize:-Integer,-Anzahl-der-Pixel-(px).
• padding:-Integer,-Anzahl-der-Pixel-(px).
• stride:-Integer,-Anzahl-der-Pixel-(px).

Ausgabe

• outputSize:-Integer,-Anzahl-der-Pixel-(px).

Echtwelt-Beispiel

Betrachten-wir-einen-populären-Anwendungsfall,-bei-dem-Sie-ein-Eingangsbild-der-Größe-224x224-Pixel-haben.-Sie-wenden-eine-konvolutionale-Schicht-mit-einer-Kernelgröße-von-3x3,-einem-Padding-von-1-und-einem-Stride-von-1-an.-So-berechnen-Sie-die-Größe-der-Feature-Map:

inputSize:-224,-kernelSize:-3,-padding:-1,-stride:-1

Diese-Werte-in-unsere-Formel-einsetzen:

outputSize-=-(224---3-+-2-*-1)-/-1-+-1-=-224

Die-resultierende-Feature-Map-bleibt-224x224-Pixel.

Datenvalidierung

Damit-diese-Berechnung-funktioniert,-müssen-alle-Eingabeparameter-größer-als-null-sein.-Stellen-Sie-außerdem-sicher,-dass-der-Stride-ein-Integer-ist,-der-die-modifizierte-Eingabegröße-(inputSize---kernelSize-+-2-*-padding)-gleichmäßig-teilt,-andernfalls-ist-die-Größe-der-Feature-Map-kein-Integer-und-die-Formel-funktioniert-nicht.

Beispielwerte:

• inputSize=-32
• kernelSize=-5
• padding=-2
• stride=-1
• outputSize=-resultierende-Feature-Map-Größe

Ausgabe:

• outputSize=-32

Zusammenfassung

Die-Berechnung-der-Feature-Map-Größe-in-konvolutionalen-neuronalen-Netzwerken-ist-entscheidend-für-die-Modellarchitektur-und--optimierung.-Durch-das-Verständnis-und-die-korrekte-Anwendung-der-Formel-(inputSize---kernelSize-+-2-*-padding)-/-stride-+-1-können-Datenwissenschaftler-und-Ingenieure-effizientere-Netzwerke-entwerfen-und-so-die-Leistung-und-Effektivität-verbessern.

Häufig-gestellte-Fragen-(FAQs)

Indem Sie diesen Richtlinien folgen und jeden Parameter verstehen, können Sie das volle Potenzial von Konvolutionalen Neuronalen Netzwerken nutzen und Ihre Deep Learning Modelle effizient optimieren.

Tags: Tiefe Lernen, Bild Erkennung, Maschinelles Lernen