tamaño del mapa de características en redes neuronales convolucionales

Entendiendo el tamaño del mapa de características en redes neuronales convolucionales

Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) se han convertido en una piedra angular en el campo del aprendizaje profundo, especialmente para tareas que involucran el reconocimiento de imágenes y videos. Un aspecto crítico de la arquitectura de las CNN es el tamaño del mapa de características, que sufre transformaciones en cada capa convolucional. Saber cómo calcularlo es fundamental para construir modelos efectivos.

La Fórmula

El tamaño del mapa de características después de una capa de convolución en una red neuronal convolucional (CNN) se determina utilizando la siguiente fórmula:

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

Aquí hay un desglose de cada parámetro involucrado:

• tamañoDeEntradaEl tamaño del mapa de características de entrada (medido en píxeles).
• tamañoDelNúcleoEl tamaño del núcleo de convolución (medido en píxeles).
• margenEl número de píxeles cero añadidos al borde de la entrada (medido en píxeles).
• zancadaEl número de píxeles por el cual el núcleo se mueve a través del mapa de características de entrada (medido en píxeles).

Entradas y Salidas

Entradas

• tamañoDeEntradaEntero, número de píxeles (px).
• tamañoDelNúcleoEntero, número de píxeles (px).
• margenEntero, número de píxeles (px).
• zancadaEntero, número de píxeles (px).

Salida

• tamañoDeSalidaEntero, número de píxeles (px).

Ejemplo de la vida real

Considere un caso de uso popular donde tiene una imagen de entrada de tamaño 224x224 píxeles. Aplica una capa convolucional con un tamaño de kernel de 3x3, un padding de 1 y un stride de 1. Aquí está cómo se calcula el tamaño del mapa de características:

tamañoDeEntrada: 224, tamañoDelNúcleo: 3, relleno: 1, paso: 1

Insertando estos valores en nuestra fórmula:

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

El mapa de características resultante seguirá siendo de 224x224 píxeles.

Validación de datos

Para que este cálculo funcione, todos los parámetros de entrada deben ser mayores que cero. Además, asegúrese de que el paso sea un entero que divida el tamaño de entrada modificado (inputSize - kernelSize + 2 * padding) de manera uniforme; de lo contrario, el tamaño del mapa de características no será un entero y la fórmula fallará.

Ejemplos de valores:

• tamañoDeEntrada= 32
• tamañoDelNúcleo= 5
• margen= 2
• zancada= 1
• tamañoDeSalida= tamaño del mapa de características resultante

{"t": "A continuación se presentan las traducciones para las frases proporcionadas."}

• tamañoDeSalida= 32

Resumen

Calcular el tamaño del mapa de características en redes neuronales convolucionales es crucial para la arquitectura y optimización del modelo. Al entender y aplicar correctamente la fórmula (tamañoDeEntrada - tamañoDelNúcleo + 2 * padding) / stride + 1, los científicos de datos e ingenieros pueden diseñar redes más eficientes, mejorando el rendimiento y la eficacia.

Preguntas Frecuentes (FAQs)

Al seguir estas pautas y comprender cada parámetro, puedes aprovechar todo el potencial de las Redes Neuronales Convolucionales y optimizar tus modelos de aprendizaje profundo de manera eficiente.