Hallo und willkommen zurück zu dem Kurs zum tiefen Lernen.
Heute sprechen wir über einen Hinweis, der in Ihren Einheiten korrigiert wird. Dies ist ein
zusätzlicher Schritt zusätzlich zu unserem Faltungsschritt.
Es ist also kein separater großer Schritt, es ist im Grunde ein kleiner Schritt.
Und was ist hier los.
Nun, wir haben unser Eingabebild, das wir alle konvolutiv haben, worüber wir diskutiert haben, und dann
werden wir es auch anwenden.
Warte darauf.
Unsere bevorzugte Gleichrichterfunktion und Sie kennen die Gleichrichterfunktion bereits im vorherigen Abschnitt über künstliche neuronale Netze und
in unseren Autoren. Manchmal trennen Autoren oder Ausbilder die Faltung und den direkten Brand in zwei separaten Schritten in
unseren Beispielen, was sie für gerecht hält Ein großer Schritt für die
zweite Entwicklung, dann der Gleichrichter.
Und der Grund, warum wir den Gleichrichter einsetzen, ist, weil Sie die Nichtlinearität in unserem Image
oder in unserem Netzwerk und in unserem kommerziellen neuronalen Netzwerk und unserem Feuer als Filter oder Zugriff auf diese Funktion ausbauen möchten, die die Funktion
auflöst und Sie mit der Arität und dem Zusammenbruch konfrontiert sind Der Grund, warum wir
die Nichtlinearität in unserem Netzwerk erhöhen möchten, besteht darin, dass Bilder selbst in hohem Maße nichtlinear sind,
insbesondere wenn Sie verschiedene Objekte nebeneinander oder nur im Hintergrund erkennen und ähnliches wie das Bild mit vielen
nichtlinearen Elementen und der Übergang zwischen benachbarten Pixeln ist oft nichtlinear.
Das ist, wissen Sie, weil seine Grenzen verschiedene Farben sind.
Es gibt verschiedene Elemente in Ihren Bildern. Wenn Sie jedoch eine
mathematische Operation wie die Faltung, die Sie kennen, und diese Feature-Erkennung ausführen, um unsere Feature-Maps zu
erstellen, riskieren wir gleichzeitig, dass wir etwas Lineares erstellen können und daher eine Trennung erforderlich ist die Erzählung.
Schauen wir uns ein Beispiel an. Hier sind ein Bild und ein Originalbild.
Wenn wir nun einen Merkmalsdetektor auf dieses Bild anwenden, erhalten wir so etwas.
Sie sehen also, dass Schwarz negativ ist. Weiß ist auch positiver Wert.
Wenn Sie einen Merkmalsdetektor auf ein ähnliches Bild anwenden, das nicht nur aus Nullen und Einsen besteht, sondern viele
verschiedene Werte hat und Sie anwenden, wie Sie es zuvor in Texas gesehen haben, können Sie
negative Werte in sich haben.
Und hier sind die Schwarzen negativ. Weiße sind positiv.
Und was eine gleichgerichtete lineare Einheitsfunktion bewirkt, ist, dass alle schwarzen Rechte in einem Bereich unter null entfernt werden, aus dem sie zu
Null wird.
Und so wird es zu diesem Recht.
Daher ist es ziemlich schwer zu erkennen, was genau der Vorteil in Bezug auf die Auflösung der Linearität
ist.
Ich versuche es zu erklären.
Ich versuche, ein Beispiel für dieses Bild zu zeigen, aber am Ende des Tages handelt es sich hierbei um ein sehr
mathematisches Konzept, das viel Mathematik erfordern würde, um wirklich zu erklären, was los ist.
Aber lass uns versuchen, lass uns einen Blick darauf werfen.
Schauen wir uns das zum Beispiel an.
Dieses Gebäude hier.
Recht.
Dies ist also ein Gebäude für sich.
Dann kannst du diesen Schatten sehen.
Bei diesem schwarzen Teil dieses Schattens ist deutlich zu erkennen, dass die Reflexion des Lichts weiß ist und
dann ein Grau und dann dunkler und dann wieder dunkler wird.
Wenn wir es rausnehmen, entfernen wir diesen schwarzen Fleck.
Denken Sie also an Linearität.
So wie es aussieht, wenn Sie von Weiß zu Grau wechseln, wäre der nächste Schritt Schwarz.
Das nächste Bild wäre schwarz, es ist ein linearer Verlauf von hell nach dunkel und daher ist
dies eine Art lineare Situation.
Wenn Sie das Schwarze herausnehmen, brechen Sie die Linearität auf.
Lass uns noch einen versuchen.
Lass uns hier einen Blick darauf werfen.
Und gleichzeitig ist es immer noch das gleiche Gebäude.
Es ist nicht so, dass Sie oder Sie nicht zwei Gebäude ineinander mischen, aber das
ist zweitrangig.
Der Hauptpunkt ist das Aufbrechen der Linearität.
Schauen wir uns hier also dasselbe an.
Sie sehen also weiß grau schwarz grau weiß.
Und wenn Sie es trennen, haben Sie das nicht mehr richtig.
Sie haben diesen Fortschritt nicht den graduellen Fortschritt, den Sie gerade wie eine abrupte Änderung haben.
Dies trägt dazu bei, dass Ihr Bild nichtlinear ist.
Es handelt sich also um eine sehr grobe Erklärung, die eher auf oder an den Fingern als auf eine technische Erklärung basiert, und hoffentlich
hilft es Ihnen, ein bisschen besser zu verstehen, worüber wir hier sprechen.
So kann man hier wieder sehen, dass Weißgrau ein besseres Beispiel ist, auch um dunkler dunkler dunkler und dunkler
dunkler.
Dieser Teil sieht also so aus, als wäre er dünner, als wenn Sie ihn wieder auflösen würden. Dies ist eine sehr grobe Erklärung.
Es ist nicht absolut perfekt, aber zumindest gibt es eine Vorstellung davon, was los ist.
Aber wenn Sie mehr erfahren möchten, gibt es wie immer eine gute Arbeit, immer eine Arbeit.
Dieses ist von CCJ Corps von der University of California und heißt Verstehen von Faltungsneuralnetzwerken,
die ein mathematisches Modell haben.
Im Grunde sind sie Antworten auf Fragen und Sie müssen sich nur die erste Frage ansehen.
Und die Frage ist, warum am Filterausgang aller Zwischenschichten keine
nichtlineare Aktivierungsfunktion wichtig ist.
Diese Art erklärt es also ein bisschen ausführlicher, sowohl in Bezug auf die Intuition als auch hauptsächlich in Bezug auf die Mathematik.
Dies ist ein interessantes Dokument, in dem Sie zusätzliche Informationen zu diesem Thema erhalten können.
Und wenn Sie wirklich ein paar coole Sachen hier erforschen wollen.
Dann gibt es noch eine andere Arbeit, die Sie interessieren könnte.
Es heißt, tiefer in den Gleichrichter einzutauchen und die Bildqualität auf menschlicher Ebene
zu übertreffen.
Und hier kämmt der Autor Haare und andere von Microsoft Research.
Sie schlagen eine andere Art der gleichgerichteten schlanken Einheitenfunktion vor.
Sie schlagen die parametrisch korrigierte Funktion vor, die Sie hier rechts sehen.
Sie argumentieren, dass es bessere Ergebnisse liefert, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Also interessant lesen, wenn Sie sich näher mit diesem Thema beschäftigen möchten.
Und das ist alles für heute.
Wirklich ist Ihre Schicht ziemlich einfach, also für das Anpassen der Gleichrichter-Funktion und ich freue mich auf das
nächste Mal.
Bis dahin viel Spaß beim Lernen.