ukuran peta fitur dalam jaringan saraf konvolusional

Memahami Ukuran Peta Fitur dalam Jaringan Saraf Konvolusional

Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN) telah menjadi pilar dalam bidang pembelajaran mendalam, khususnya 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 mendasar untuk membangun model yang efektif.

Rumus

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

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

Berikut adalah penjelasan tentang setiap parameter yang terlibat:

• ukuranInputUkuran peta fitur input (diukur dalam piksel).
• ukuranKernelUkuran kernel konvolusi (diukur dalam piksel).
• penyanggaJumlah piksel nol yang ditambahkan ke tepi masukan (diukur dalam piksel).
• melangkahJumlah piksel di mana kernel bergerak melintasi peta fitur input (diukur dalam piksel).

Input dan Output

Masukan

• ukuranInputInteger, jumlah piksel (px).
• ukuranKernelInteger, jumlah piksel (px).
• penyanggaInteger, jumlah piksel (px).
• melangkahInteger, jumlah piksel (px).

Keluaran

• ukuranKeluaranInteger, jumlah piksel (px).

Contoh Kehidupan Nyata

Pertimbangkan penggunaan umum di mana Anda memiliki gambar masukan berukuran 224x224 piksel. Anda menerapkan lapisan konvolusi dengan ukuran kernel 3x3, padding 1, dan langkah 1. Berikut adalah cara menghitung ukuran peta fitur:

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

Menyisipkan nilai nilai ini ke dalam rumus kami:

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

Peta fitur yang dihasilkan akan tetap berukuran 224x224 piksel.

Validasi Data

Untuk perhitungan ini agar berfungsi, semua parameter masukan harus lebih besar dari nol. Selain itu, pastikan bahwa langkah (stride) adalah bilangan bulat yang membagi ukuran input yang dimodifikasi (inputSize - kernelSize + 2 * padding) secara merata, jika tidak, ukuran peta fitur tidak akan menjadi bilangan bulat dan rumus akan mengalami kesalahan.

Contoh Nilai:

• ukuranInput= 32
• ukuranKernel= 5
• penyangga= 2
• melangkah= 1
• ukuranKeluaran= ukuran peta fitur yang dihasilkan

{

• ukuranKeluaran= 32

Ringkasan

Menghitung ukuran peta fitur dalam jaringan syaraf konvolusional sangat penting untuk arsitektur model dan optimasi. 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 efikasi.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Dengan mengikuti pedoman ini dan memahami setiap parameter, Anda dapat memanfaatkan potensi penuh dari Jaringan Saraf Konvolusi dan mengoptimalkan model pembelajaran mendalam Anda dengan efisien.