Tamanho do mapa de características em redes neurais convolucionais

Entendendo o tamanho do mapa de recursos em redes neurais convolucionais

Redes neurais convolucionais (CNNs) se tornaram uma pedra angular no campo do aprendizado profundo, particularmente para tarefas que envolvem reconhecimento de imagem e vídeo. Um aspecto crítico da arquitetura CNN é o tamanho do mapa de recursos, que passa por transformação em cada camada convolucional. Saber como calculá-lo é fundamental para construir modelos eficazes.

A Fórmula

O tamanho do mapa de características após uma camada convolucional em uma CNN é determinado usando a seguinte fórmula:

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

Aqui está uma análise de cada parâmetro envolvido:

• inputSize: O tamanho do mapa de características de entrada (medido em pixels).
• kernelSize: O tamanho do kernel convolucional (medido em pixels).
• padding: O número de pixels zero adicionados à borda da entrada (medido em pixels).
• stride: O número de pixels pelos quais o kernel se move através do mapa de características de entrada (medido em pixels).

Entradas e Saídas

Entradas

• inputSize: Inteiro, número de pixels (px).
• kernelSize: Inteiro, número de pixels (px).
• padding: Inteiro, número de pixels (px).
• stride: Inteiro, número de pixels (px).

Saída

• outputSize: Inteiro, número de pixels (px).

Exemplo da vida real

Considere um caso de uso popular em que você tem uma imagem de entrada de tamanho 224x224 pixels. Você aplica uma camada convolucional com um tamanho de kernel de 3x3, preenchimento de 1 e um passo de 1. Veja como você calcula o tamanho do mapa de recursos:

inputSize: 224, kernelSize: 3, preenchimento: 1, passo: 1

Inserindo esses valores em nossa fórmula:

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

O mapa de recursos resultante ainda terá 224x224 pixels.

Validação de dados

Para que esse cálculo funcione, todos os parâmetros de entrada devem ser maiores que zero. Além disso, certifique-se de que o passo seja um inteiro que divide o tamanho de entrada modificado (inputSize - kernelSize + 2 * padding) uniformemente, caso contrário, o tamanho do mapa de recursos não será um inteiro e a fórmula será quebrada.

Valores de exemplo:

• inputSize= 32
• kernelSize= 5
• padding= 2
• stride= 1
• outputSize= tamanho do mapa de recursos resultante

Saída:

• outputSize= 32

Resumo

Calcular o tamanho do mapa de recursos em redes neurais convolucionais é crucial para a arquitetura e otimização do modelo. Ao entender e empregar corretamente a fórmula (inputSize - kernelSize + 2 * padding) / stride + 1, cientistas e engenheiros de dados podem projetar redes mais eficientes, melhorando o desempenho e a eficácia.

Perguntas frequentes (FAQs)

Seguindo essas diretrizes e entendendo cada parâmetro, você pode aproveitar todo o potencial das Redes Neurais Convolucionais e otimizar seus modelos de aprendizado profundo de forma eficiente.