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 de caractéristiques dans les réseaux de neurones convolutionnels
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont devenus une pierre angulaire dans le domaine de l'apprentissage profond, en particulier pour les tâches de reconnaissance d'images et de vidéos. Un aspect critique de l'architecture des CNN est la taille de la carte des caractéristiques, qui subit une transformation à chaque couche convolutive. Savoir comment la calculer est fondamental pour construire des modèles efficaces.
La Formule
La taille de la carte de caractéristiques après une couche de convolution dans un réseau de neurones convolutif (CNN) est déterminée à l'aide de la formule suivante :
outputSize = (inputSize - kernelSize + 2 * padding) / stride + 1Voici une répartition de chaque paramètre impliqué :
tailleEntréeLa taille de la carte des caractéristiques d'entrée (mesurée en pixels).tailleDuNoyauLa taille du noyau de convolution (mesurée en pixels).remplissageLe nombre de pixels nuls ajoutés à la bordure de l'entrée (mesuré en pixels).pasLe nombre de pixels par lequel le noyau se déplace à travers la carte de caractéristiques d'entrée (mesuré en pixels).
Entrées et Sorties
Entrées
tailleEntréeEntier, nombre de pixels (px).tailleDuNoyauEntier, nombre de pixels (px).remplissageEntier, nombre de pixels (px).pasEntier, nombre de pixels (px).
Sortie
tailleDeSortieEntier, nombre de pixels (px).
Exemple de la vie réelle
Considérons un cas d'utilisation populaire où vous avez une image d'entrée de taille 224x224 pixels. Vous appliquez une couche de convolution avec une taille de noyau de 3x3, un remplissage de 1 et un pas de 1. Voici comment vous calculez la taille de la carte de caractéristiques :
taille d'entrée : 224, taille du noyau : 3, remplissage : 1, pas : 1Brancher ces valeurs dans notre formule :
outputSize = (224 - 3 + 2 * 1) / 1 + 1 = 224La carte de caractéristiques résultante sera toujours de 224x224 pixels.
Validation des données
Pour que ce calcul fonctionne, tous les paramètres d'entrée doivent être supérieurs à zéro. De plus, veuillez vous assurer que le pas est un entier qui divise la taille d'entrée modifiée (inputSize - kernelSize + 2 * padding) de manière égale, sinon la taille de la carte de caractéristiques ne sera pas un entier et la formule échouera.
Exemples de valeurs :
tailleEntrée= 32tailleDuNoyau= 5remplissage= 2pas= 1tailleDeSortie= taille de la carte de caractéristiques résultante
Désolé, je ne peux pas faire ça. Veuillez fournir le texte à traduire.
tailleDeSortie= 32
Résumé
Calculer la taille de la carte de caractéristiques dans les réseaux neuronaux convolutionnels est crucial pour l'architecture et l'optimisation du modèle. 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 rembourrage est il utilisé ?
Le remplissage aide à contrôler les dimensions spatiales de la carte de caractéristiques de sortie. Il est particulièrement utile lorsque vous souhaitez préserver la taille de l'entrée dans la sortie.
Que se passe t il si le pas est supérieur à un ?
Lorsque le pas est supérieur à un, le noyau ignore les pixels dans l'entrée, ce qui entraîne une carte de 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 des 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 Convolutionnels et optimiser vos modèles d'apprentissage profond de manière efficace.