ukuran peta fitur dalam jaringan saraf konvolusional

Memahami-Ukuran-Peta-Fitur-di-dalam-Convolutional-Neural-Networks

Convolutional-Neural-Networks-(CNN)-telah-menjadi-batu-penjuru-di-bidang-pembelajaran-mendalam,-terutama-untuk-tugas-yang-melibatkan-pengenalan-gambar-dan-video.-Aspek-penting-dari-arsitektur-CNN-adalah-ukuran-peta-fitur,-yang-mengalami-transformasi-di-setiap-lapisan-konvolusi.-Mengetahui-cara-menghitungnya-sangat-penting-untuk-membangun-model-yang-efektif.

Rumus

Ukuran-peta-fitur-setelah-lapisan-konvolusi-dalam-CNN-ditentukan-menggunakan-rumus-berikut:

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

Berikut-adalah-rincian-setiap-parameter-yang-terlibat:

• inputSize:-Ukuran-peta-fitur-input-(diukur-dalam-piksel).
• kernelSize:-Ukuran-kernel-konvolusi-(diukur-dalam-piksel).
• padding:-Jumlah-piksel-nol-yang-ditambahkan-ke-perbatasan-input-(diukur-dalam-piksel).
• stride:-Jumlah-piksel-di-mana-kernel-bergerak-melintasi-peta-fitur-input-(diukur-dalam-piksel).

Masukan-dan-Hasil

Masukan

• inputSize:-Integer,-jumlah-piksel-(px).
• kernelSize:-Integer,-jumlah-piksel-(px).
• padding:-Integer,-jumlah-piksel-(px).
• stride:-Integer,-jumlah-piksel-(px).

Hasil

• outputSize:-Integer,-jumlah-piksel-(px).

Contoh-Kehidupan-Nyata

Pertimbangkan-kasus-penggunaan-populer-di-mana-Anda-memiliki-gambar-input-berukuran-224x224-piksel.-Anda-mengaplikasikan-lapisan-konvolusi-dengan-ukuran-kernel-3x3,-padding-1,-dan-stride-1.-Berikut-cara-menghitung-ukuran-peta-fitur:

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

Memasukkan-nilai-nilai-ini-ke-dalam-rumus-kita:

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

Hasilnya,-peta-fitur-tetap-berukuran-224x224-piksel.

Validasi-Data

Agar-perhitungan-ini-berhasil,-semua-parameter-input-harus-lebih-besar-dari-nol.-Selain-itu,-pastikan-stride-adalah-integer-yang-membagi-ukuran-input-yang-telah-dimodifikasi-(inputSize---kernelSize-+-2-*-padding)-secara-merata,-karena-ukuran-peta-fitur-tidak-akan-menjadi-integer-dan-rumus-akan-rusak.

Contoh-Nilai:

• inputSize=-32
• kernelSize=-5
• padding=-2
• stride=-1
• outputSize=-hasil-ukuran-peta-fitur

Hasil:

• outputSize=-32

Ringkasan

Menghitung-ukuran-peta-fitur-dalam-convolutional-neural-networks-sangat-penting-untuk-arsitektur-dan-optimisasi-model.-Dengan-memahami-dan-menggunakan-rumus-(inputSize---kernelSize-+-2-*-padding)-/-stride-+-1-dengan-benar,-ilmuwan-data-dan-insinyur-dapat-merancang-jaringan-yang-lebih-efisien,-meningkatkan-kinerja-dan-efektivitas.

Pertanyaan-yang-Sering-Diajukan-(FAQs)

Dengan mengikuti pedoman ini dan memahami setiap parameter, Anda dapat memanfaatkan potensi penuh dari Convolutional Neural Networks dan mengoptimalkan model deep learning Anda secara efisien.

Tags: Pembelajaran Mendalam, Gambar Pengenalan, Mesin Pembelajaran