Tamanho do mapa de características em redes neurais convolucionais

Entendendo-o-Tamanho-do-Mapa-de-Características-em-Redes-Neurais-Convolucionais

Redes-Neurais-Convolucionais-(CNNs)-se-tornaram-um-pilar-no-campo-de-aprendizado-profundo,-especialmente-para-tarefas-envolvendo-reconhecimento-de-imagens-e-vídeos.-Um-aspecto-crítico-da-arquitetura-de-uma-CNN-é-o-tamanho-do-mapa-de-características,-que-sofre-transformações-em-cada-camada-de-convolução.-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:

tamanhoSaída-=-(tamanhoEntrada---tamanhoKernel-+-2-*-preenchimento)-/-stride-+-1

Aqui-está-um-detalhamento-de-cada-parâmetro-envolvido:

• tamanhoEntrada:-O-tamanho-do-mapa-de-características-de-entrada-(medido-em-pixels).
• tamanhoKernel:-O-tamanho-do-kernel-convolucional-(medido-em-pixels).
• preenchimento:-O-número-de-pixels-zero-adicionados-à-borda-da-entrada-(medido-em-pixels).
• stride:-O-número-de-pixels-que-o-kernel-move-através-do-mapa-de-características-de-entrada-(medido-em-pixels).

Entradas-e-Saídas

Entradas

• tamanhoEntrada:-Inteiro,-número-de-pixels-(px).
• tamanhoKernel:-Inteiro,-número-de-pixels-(px).
• preenchimento:-Inteiro,-número-de-pixels-(px).
• stride:-Inteiro,-número-de-pixels-(px).

Saída

• tamanhoSaída:-Inteiro,-número-de-pixels-(px).

Exemplo-da-Vida-Real

Considere-um-caso-de-uso-popular-onde-você-tem-uma-imagem-de-entrada-de-tamanho-224x224-pixels.-Você-aplica-uma-camada-convolucional-com-um-kernel-de-tamanho-3x3,-preenchimento-de-1-e-um-stride-de-1.-Aqui-está-como-você-calcula-o-tamanho-do-mapa-de-características:

tamanhoEntrada:-224,-tamanhoKernel:-3,-preenchimento:-1,-stride:-1

Inserindo-esses-valores-em-nossa-fórmula:

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

O-mapa-de-características-resultante-ainda-será-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-stride-seja-um-inteiro-que-divida-o-tamanho-de-entrada-modificado-(tamanhoEntrada---tamanhoKernel-+-2-*-preenchimento)-igualmente,-caso-contrário,-o-tamanho-do-mapa-de-características-não-será-um-inteiro-e-a-fórmula-falhará.

Valores-de-Exemplo:

• tamanhoEntrada=-32
• tamanhoKernel=-5
• preenchimento=-2
• stride=-1
• tamanhoSaída=-tamanho-do-mapa-de-características-resultante

Saída:

• tamanhoSaída=-32

Resumo

Calcular-o-tamanho-do-mapa-de-características-em-redes-neurais-convolucionais-é-crucial-para-a-arquitetura-e-otimização-do-modelo.-Compreendendo-e-aplicando-corretamente-a-fórmula-(tamanhoEntrada---tamanhoKernel-+-2-*-preenchimento)-/-stride-+-1,-cientistas-de-dados-e-engenheiros-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 com eficiência.

Tags: Aprendizado Profundo, Reconhecimento de Imagens, Aprendizado de Máquina