Olá e bem-vindo de volta ao curso sobre aprendizagem profunda.
Hoje estamos falando sobre uma pista que é corrigida em suas unidades e este é um passo
adicional em cima do nosso passo de convolução.
Portanto, não é um grande passo separado, é um pequeno passo no primeiro passo, basicamente.
E o que está acontecendo aqui.
Bem, nós temos a nossa imagem de entrada que temos todos convolucionários lá que discutimos e, em
seguida, além disso, vamos nos candidatar.
Espere por isso.
Nossa função de retificador favorita e você está familiarizado com a função de retificador da seção anterior sobre
redes neurais artificiais e, em nossos Sozais, autores ou instrutores separam a convolução e o fogo direto como duas etapas
separadas em nossos exemplos, que os considerará apenas um grande passo para a
segunda evolução, em seguida, o retificador.
E a razão pela qual estamos aplicando o retificador é porque você quer aumentar a não linearidade
em nossa imagem ou em nossa rede e nossa rede neural comercial e nosso fogo atua como esse filtro ou acessa essa função que se rompe
e você é o arity e o pelo que queremos aumentar a não-linearidade em nossa
rede é porque as imagens em si são altamente não-lineares, especialmente se você estiver reconhecendo diferentes objetos
próximos uns dos outros ou apenas em segundo plano e coisas assim, como a imagem, terá muitos elementos
não-lineares e a transição entre pixéis pixels adjacentes é muitas vezes seria não-linear.
Isso é o que você conhece porque as suas fronteiras são diferentes, as cores são diferentes.
Existem elementos diferentes em suas imagens e, ao mesmo tempo em que
estamos aplicando uma operação matemática, como a convolução, você conhece e executa essa detecção de recursos
para criar nossos mapas de recursos, arriscamos que possamos criar algo linear e, portanto, precisamos dividir a narrativa.
Então, vamos dar uma olhada em um exemplo aqui é uma imagem e imagem original.
Agora, quando aplicamos um detector de detecção de recursos a esta imagem, recebemos algo assim.
Então, você pode ver aqui que o preto é branco negativo também é um valor positivo.
Quando você aplica um detector de recursos a uma imagem adequada que não tem apenas zeros e outros, mas tem muitos
valores diferentes e você se aplica, como vimos anteriormente, o Texas pode ter valores negativos em si mesmo,
às vezes você obterá valores negativos.
E aqui estão os negros negativos, os brancos são positivos.
E o que uma função de unidade linear rectificada faz é que remove todos os direitos negros em qualquer coisa abaixo de zero, ele se
transforma em zero.
E por isso, isso se transforma neste direito.
E é por isso que é muito difícil ver qual é exatamente o benefício em termos de rompimento
da linearidade.
Vou tentar explicar.
Vou tentar mostrar um exemplo sobre esta imagem, mas no final do dia, isso é um conceito muito matemático
e teria que entrar em muitas matemáticas para realmente explicar o que está acontecendo.
Mas vamos tentar vamos dar uma olhada.
Então, por exemplo, vamos ver isso.
Este edifício aqui.
Certo.
Então este é um prédio por conta própria.
Então você pode ver essa sombra.
Esta parte negra desta sombra aqui também, você vê que é branco o reflexo da luz e então é um
cinza e então fica mais escuro e então fica mais escuro novamente.
Então, e quando nós tiramos, tiramos esse ponto negro.
Então pense nisso em termos de linearidade.
Então, parece que quando você passa de branco para cinza, o próximo passo seria preto.
Certo, o próximo será preto, é uma progressão linear de brilhante para escuro e, portanto, isso
é como uma situação linear.
Quando você tira o preto, você rompe a linearidade.
Vamos tentar outro.
Vamos dar uma olhada aqui.
E ao mesmo tempo ainda é o mesmo edifício certo.
Não é como você ou o seu, não é como se você estivesse misturando dois edifícios um no outro,
mas isso é secundário.
O ponto principal é dividir a linearidade.
Então vamos dar uma olhada na mesma coisa.
Então você vê cinza branco cinza preto e branco.
E quando você derrubar você não tem mais isso certo.
Você não tem essa progressão da progressão gradual que você apenas tem como uma mudança abrupta.
E isso ajuda a introduzir a não-linearidade em sua imagem.
Então, é uma explicação muito áspera, muito tipo de sobre ou sobre a explicação dos dedos, em vez de técnica, mas espero que o
tipo de ajuda a entender um pouco melhor do que estamos falando aqui.
Então, aqui novamente, você pode ver o cinza branco é um exemplo melhor até mais brilhante e mais escuro, mais escuro e
mais escuro.
Então, essa parte parece ser mais fina do que você quebrar novamente assim, então esta é uma explicação muito áspera.
Não é absolutamente perfeito, mas pelo menos dá uma ideia do que está acontecendo.
Mas se você quiser saber mais, há um bom papel, como sempre, sempre há um papel.
Este é do corpo CCJ da Universidade da Califórnia e é chamado de redes neuronais de
compreensão compreensiva que têm um modelo matemático.
E basicamente eles são Ele responde a perguntas e você precisa apenas olhar para o primeiro.
E a questão é por que não é uma função de ativação não-linear é essencial na
saída do filtro de todas as camadas intermediárias.
Então, esse tipo de explica isso em um pouco mais de detalhes tanto em termos de intuição quanto principalmente em termos de matemática.
Então, esse é um documento interessante onde você pode obter mais informações adicionais sobre este tópico.
E se você realmente quiser entrar e explorar algumas coisas legais aqui.
Depois, há outro artigo sobre o qual você pode estar interessado.
É chamado de aprofundar o retificador superando o desempenho do nível de nível humano na imagem
e essa classificação.
E aqui o autor está penteando o cabelo e outros da Microsoft Research.
Eles propõem um tipo diferente de função de unidade rectificada rectificada.
Eles propõem a função paramétrica corrigida que você vê aqui à direita.
E eles argumentam que oferece melhores resultados sem sacrificar o desempenho.
Tão interessante ler se você gostaria de obter um pouco mais sobre este tópico.
E isso é tudo para hoje.
Realmente você camada é bastante simples, então, para ajustar apenas aplicando a função de retificador e espero vê-lo
na próxima vez.
Até então, aproveite a aprendizagem.