Taille de la carte des caractéristiques dans les réseaux de neurones convolutionnels
Formule :outputSize = (inputSize - kernelSize + 2 * padding) / stride + 1
Comprendre la taille de la carte des caractéristiques dans les réseaux de neurones convolutionnels
Les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) sont devenus une pierre angulaire dans le domaine de l'apprentissage profond, en particulier pour les tâches impliquant la reconnaissance d'images et de vidéos. Un aspect essentiel de l'architecture CNN est la taille de la carte des caractéristiques, qui subit une transformation à chaque couche convolutionnelle. Savoir comment le calculer est fondamental pour construire des modèles efficaces.
La formule
La taille de la carte de caractéristiques après une couche convolutionnelle dans un CNN est déterminée à l'aide de la formule suivante :
outputSize = (inputSize - kernelSize + 2 * padding) / stride + 1Voici une répartition de chaque paramètre impliqué :
inputSize: La taille de la carte de caractéristiques d'entrée (mesurée en pixels).kernelSize: La taille du noyau convolutionnel (mesurée en pixels).padding: Le nombre de pixels zéro ajoutés à la bordure de l'entrée (mesuré en pixels).stride: Le nombre de pixels par lesquels le noyau se déplace sur la carte de caractéristiques d'entrée (mesuré en pixels).
Entrées et Sorties
Entrées
inputSize: Entier, nombre de pixels (px).kernelSize: Entier, nombre de pixels (px).padding: Entier, nombre de pixels (px).stride: Entier, nombre de pixels (px).
Sortie
outputSize: Entier, nombre de pixels (px).
Exemple concret
Considérez un cas d'utilisation courant dans lequel vous disposez d'une image d'entrée de taille 224 x 224 pixels. Vous appliquez une couche convolutionnelle avec une taille de noyau de 3x3, un remplissage de 1 et une foulée de 1. Voici comment calculer la taille de la carte des caractéristiques :
inputSize : 224, kernelSize : 3, padding : 1, stride : 1En insérant ces valeurs dans notre formule :
outputSize = (224 - 3 + 2 * 1) / 1 + 1 = 224La carte des caractéristiques résultante sera toujours de 224 x 224 pixels.
Validation des données
Pour que ce calcul fonctionne, tous les paramètres d’entrée doivent être supérieurs à zéro. De plus, assurez-vous que la foulée est un entier qui divise uniformément la taille d'entrée modifiée (inputSize - kernelSize + 2 * padding), sinon la taille de la carte des caractéristiques ne sera pas un entier et la formule sera rompue.
Exemples de valeurs :
inputSize= 32kernelSize= 5padding= 2stride= 1outputSize= taille de la carte des caractéristiques résultante
Sortie :
outputSize= 32
Résumé
Le calcul de la taille de la carte des caractéristiques dans les réseaux de neurones convolutifs est crucial pour l'architecture et l'optimisation des modèles. En comprenant et en utilisant correctement la formule (inputSize - kernelSize + 2 * padding) / stride + 1, les data scientists et les ingénieurs peuvent concevoir des réseaux plus efficaces, améliorant ainsi les performances et l'efficacité.
Questions fréquemment posées (FAQ)
Pourquoi le padding est-il utilisé ?
Le padding permet de contrôler les dimensions spatiales de la carte des caractéristiques de sortie. Il est particulièrement utile lorsque vous souhaitez conserver la taille de l'entrée dans la sortie.
Que se passe-t-il si le stride est supérieur à un ?
Lorsque le stride est supérieur à un, le noyau ignore les pixels de l'entrée, ce qui entraîne une carte des caractéristiques de sortie plus petite. Cela réduit la charge de calcul.
La formule s'applique-t-elle uniquement aux entrées carrées ?
Non, la formule peut être ajustée pour les entrées non carrées en appliquant la même logique à chaque dimension (hauteur et largeur) séparément.
En suivant ces directives et en comprenant chaque paramètre, vous pouvez exploiter tout le potentiel des réseaux de neurones convolutifs et optimiser efficacement vos modèles d'apprentissage en profondeur.
Tags: L'apprentissage en profondeur, Reconnaissance d'image, Apprentissage automatique