Размер карты признаков в сверточных нейронных сетях

Понимание размера карты признаков в сверточных нейронных сетях

Сверточные нейронные сети (CNN) стали краеугольным камнем в области глубокого обучения, особенно для задач, связанных с распознаванием изображений и видео. Важнейшим аспектом архитектуры CNN является размер карты признаков, который подвергается преобразованию на каждом сверточном слое. Знание того, как его вычислить, имеет основополагающее значение для построения эффективных моделей.

Формула

Размер карты признаков после сверточного слоя в CNN определяется с помощью следующей формулы:

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

Вот разбивка каждого задействованного параметра:

• inputSize: размер входной карты признаков (измеряется в пикселях).
• kernelSize: размер сверточного ядра (измеряется в пикселях).
• padding: количество нулевых пикселей, добавленных к границе входа (измеряется в пикселях).
• stride: количество пикселей, на которое ядро перемещается по входной карте признаков (измеряется в пикселей).

Входы и выходы

Входы

• inputSize: целое число, количество пикселей (px).
• kernelSize: целое число, количество пикселей (px).
• padding: целое число, количество пикселей (px).
• stride: целое число, количество пикселей (px).

Выход

• outputSize: целое число, количество пикселей (px).

Пример из реальной жизни

Рассмотрим популярный вариант использования, где у вас есть входное изображение размером 224x224 пикселя. Вы применяете сверточный слой с размером ядра 3x3, отступом 1 и шагом 1. Вот как вы вычисляете размер карты признаков:

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

Подставляем эти значения в нашу формулу:

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

Результирующая карта признаков по-прежнему будет иметь размер 224x224 пикселей.

Проверка данных

Чтобы этот расчет работал, все входные параметры должны быть больше нуля. Более того, убедитесь, что шаг является целым числом, которое делит измененный размер входных данных (inputSize - kernelSize + 2 * padding) равномерно, в противном случае размер карты признаков не будет целым числом и формула будет нарушена.

Примеры значений:

• inputSize= 32
• kernelSize= 5
• padding= 2
• stride= 1
• outputSize= результирующий размер карты признаков

Выход:

• outputSize= 32

Краткое содержание

Вычисление размера карты признаков в сверточных нейронных сетях имеет решающее значение для архитектуры модели и оптимизации. Понимая и правильно применяя формулу (inputSize - kernelSize + 2 * padding) / stride + 1, специалисты по данным и инженеры могут проектировать более эффективные сети, повышая производительность и эффективность.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Следуя этим рекомендациям и понимая каждый параметр, вы сможете использовать весь потенциал сверточных нейронных сетей и эффективно оптимизировать свои модели глубокого обучения.