Cześć i witamy z powrotem na kursie na temat głębokiego uczenia się dzisiaj mówimy o
łączeniu Maxa i mamy przed sobą bardzo ekscytujące slajdy.
I nawet specjalna niespodzianka na samym końcu samouczka.
Więc zacznijmy.
Pierwsze pytanie dotyczy tego, co się łączy i dlaczego tego potrzebujemy.
Cóż, aby odpowiedzieć na to pytanie, rzućmy okiem na te obrazy na tych zdjęciach.
Mamy geparda.
W rzeczywistości jest to dokładnie ten sam gepard na pierwszym obrazie.
Ten obraz jest ustawiony prawidłowo i patrzy prosto na ciebie na drugim obrazie.
Jest trochę obrócony.
I trzeci obraz nieco zmiażdżył.
Chodzi o to, że chcemy, aby sieć neuronowa była w stanie rozpoznać geparda w każdym z
tych obrazów.
W rzeczywistości to tylko jeden gepard.
Co jeśli mamy dużo różnych strzelanek.
Oto gepard.
On jest gepardem.
Oto kolejny gepard, jego Ashira, jego gepard z Ishida, a on gepard i chcemy, aby sieć
neuronowa rozpoznała wszystkich tych strzelców jako oszustów i jak to zrobić, jeśli wszyscy patrzą w różnych kierunkach, wszyscy znajdują się w różnych
częściach obraz jest taki, że ich twarze są umieszczone w różnych częściach obrazu, ktoś jest
po prawej stronie, ktoś w lewym rogu lub ktoś w
środku.
Wszystkie są trochę inne i tekstura jest trochę inna.
Oświetlenie jest nieco inne.
Jest wiele drobnych różnic, a więc jeśli sieć neuronowa szuka dokładnie
pewnej cechy, na przykład charakterystyczną cechą geparda są łzy, które są na jego twarzy, wychodzące z oczu lub same
cienie Shadow, które wyglądają jak łzy, tekstury wzór, który spływa z jego oczu,
jest po bokach nosa i wygląda jak łzy, które są charakterystyczną cechą Geparda.
Ale jeśli szuka tej cechy, której nauczył się od niektórych gepardów w dokładnym miejscu lub dokładnym kształcie,
formie lub fakturze, nigdy nie znajdzie tych innych strzelców.
Musimy więc upewnić się, że nasza sieć neuronowa ma właściwość nazywaną przestrzenną niezmiennością, co oznacza, że nie dba
ona o to, gdzie znowu znajdują się cechy, nie tak bardzo, jak swędzenie, która część obrazu, ponieważ jesteśmy tego
rodzaju z naszą mapą jesteśmy słabi z naszym splotem, ale nie musimy
się przejmować, czy funkcje są nieco nachylone, jeśli cechy są nieco inne w fakturze,
jeśli cechy są nieco bliższe cechom lub nieco dalej od siebie względem siebie względem siebie.
Jeśli więc ta sama cecha jest nieco zniekształcona, nasza sieć neuronowa musi mieć pewien poziom elastyczności, aby
móc nadal znaleźć tę funkcję.
I o to właśnie chodzi w kumulacji.
Zobaczmy więc, jak działa łączenie.
Oto nasza mapa funkcji, więc zrobiliśmy już splot i ukończyliśmy tę część, a teraz pracujemy
tam z splotem.
Teraz zastosujemy łączenie.
Jak to działa.
Zamierzamy zastosować back-pooling.
Istnieje kilka różnych rodzajów rozgrywek, które są równoznaczne ze średnią pulą Maxa, łączącą pulę i
komentującą te z końca historii.
Ale na razie stosujemy tylko kombinację Max, więc wybieramy pudełko o dwóch takich pikselach i znowu nie musi to być dwa
do dwóch, można wybrać dowolny rozmiar pudełka i znowu
będzie komentować to w kierunku i jest Tauriel i umieśćcie go w lewym górnym rogu, a znajdziecie w nim
maksymalną wartość, a następnie zarejestrujecie tylko tę wartość i zignorujecie pozostałe trzy.
Tak więc w twoim pudełku masz cztery wartości, z którymi po prostu nie bierzesz pod uwagę trzech, ale trzymasz tylko jedną wartość maksymalną,
która jest w tym przypadku jedna.
Następnie przesuwasz skrzynkę w prawo krok po kroku, wybierając ponownie krok.
Tak więc przesuwamy się do kroku dwóch i to jest to, co zwykle masz na myśli, możesz powiedzieć jak krok,
który możesz wybrać.
Są więc nakładające się pola, w których możesz wybrać dowolne uderzenie, które chcesz nawet trzy, jeśli chcesz, ale
wybieramy tutaj krok dwóch i to jest to, co jest powszechnie używane.
A potem powtarzacie powtarzanie procesu, w którym rejestrujecie tę maksymę, jeśli przejdziecie na drugą stronę i nie ma
znaczenia, po prostu kontynuujcie robienie tego, co robicie.
Więc nadal nagrywasz tutaj maksimum 0 tutaj maksimum wynosi cztery.
Oto maksymalne tutaj maksimum to 1 0 1 lub 2, a następnie 1.
Tak więc, jak widać, wydarzyło się kilka rzeczy.
Przede wszystkim nadal byliśmy w stanie zachować odpowiednie funkcje.
Maksymalne liczby, które reprezentują, ponieważ wiemy, jak działa wniosek Lehre.
Wiemy, że maksymalne lub duże liczby na mapie cech reprezentują to, gdzie
faktycznie znajdujesz najbliższe podobieństwo do funkcji.
Ale łącząc te funkcje, najpierw pozbawiamy 75% informacji, które nie są
cechą, która nie jest istotną rzeczą, na którą patrzymy, ponieważ jesteśmy naprawdę tylko
trzema pikselami na cztery. .
Więc dostajemy tylko 25 procent.
A także dlatego, że przyjmujemy maksimum pikseli, które my lub wartości, które mamy,
dlatego uwzględniamy wszelkie zniekształcenia.
Na przykład dwa obrazy, w których na przykład łzy oszusta na oczach znajdują się na jednym obrazie nieco na lewo
lub nieco obrócone w lewo, a drugie nieco.
I jak mają być lub jak nam się podoba, jeśli bierze się jedną z nich, a drugą są
bity obracające się w lewo.
Funkcja pulsowania będzie dokładnie taka sama.
Więc możesz zobaczyć tutaj, jeśli mówimy o łzach oszustów, to powiedzmy, że to jest czwórka i tutaj jest to,
gdzie to było wtedy, gdyby zostało nieco zmienione.
Na przykład czwórka skończyła tutaj.
Potem, gdy robimy pulę, nadal będziemy mieć tę samą mapę funkcji puli i taką właśnie
zasadę kryje się za nią.
Jest to bardzo szorstkie wyjaśnienie, które jest intuicyjne, ale to jest punkt
łączenia, że wciąż jesteśmy w stanie zachować cechy, a ponadto wyjaśnić ich możliwe zniekształcenia przestrzenne,
teksturalne lub inne.
Poza tym zmniejszamy rozmiar, więc mamy kolejną korzyść.
Więc zachowujemy cechy, które wprowadzamy, niezmienniki przestrzenne, zmniejszamy rozmiar o
75 procent, co jest ogromne, co naprawdę pomoże nam w przetwarzaniu.
Co więcej, zmniejszamy liczbę parametrów, więc redukujemy ponownie o 75 procent lub
zmniejszamy liczbę parametrów, które będą trafiać do naszych końcowych
nagród sieci neuronowej i dlatego zapobiegamy przeuczeniu.
Bardzo ważną korzyścią płynącą z łączenia jest to, że usuwamy informacje i to dobrze.
To dobrze, ponieważ w ten sposób nasz model nie będzie w stanie dopasować się do tej informacji, ponieważ szczególnie dlatego, że ta informacja nie
jest dobra i pamiętaj, że na samym początku mówimy o ludziach,
tak jak ludzi, ważne jest, aby zobaczyć dokładnie cechy, a nie cały ten inny hałas, który pojawia
się w naszych oczach.
To samo dotyczy sieci neuronowych, ignorując niepotrzebną, nieważną formację,
której pomagamy zapobiegając przeuczeniu.
Tak więc idziemy o to, o co chodzi.
I tutaj pytanie brzmi oczywiście, dlaczego połączenie WiMax ma wiele różnych rodzajów łączenia i szeroki zakres
zbyt dużej wielkości dwóch na dwa piksele partii wszystkich tych rzeczy.
I w tej notatce chciałbym przedstawić wam ten uroczy dokument badawczy, zwany ewaluacją operacji łączenia
w architekturach splotowych do rozpoznawania obiektów przez Dominica Scherrera z Uniwersytetu w
Bonn.
Jest link i piękna w tym artykule jest to, że jest bardzo proste bardzo proste Więc jeśli nigdy nie
czytałeś artykułu z badań przed tym, co chcesz dać mu szansę.
To świetne miejsce na rozpoczęcie, bardzo krótkie.
Tylko 10 stron.
Bardzo łatwe do odczytania.
Dodatkową korzyścią jest to, że teraz, kiedy omawialiśmy splatanie i łączenie się, będziesz całkowicie zadowolony
ze wszystkiego, o czym mówią w tym tekście.
Jest to świetny sposób na faktyczne wzmocnienie i bardzo polecam sprawdzenie tego papieru.
Zajmę 20 minut, aby ją przeczytać, a nawet można pominąć część 2, która jest nazywana związaną pracą, jeśli wydaje
się nieco naciągana lub wyobcowana.
Tylko nie czytaj tej części.
Idź prosto z części 1 do części 3.
I jedną rzeczą, którą musisz wiedzieć o tym artykule, który mówią o koncepcji pod nazwą podpróbkowania,
którą jest podpróbkowanie, jest w zasadzie średnie sumowanie.
Więc pamiętaj, jak tutaj bierzemy.
Bierzemy maksimum.
Tak więc w naszym kwadracie, przyjmującym maksymalną wartość, istnieje pojęcie o nazwie "Łączenie średnich"
lub "ciągnięcie", ponieważ niektóre z tych wartości oznaczają średnią pulę lub średnią pulę,
z której czerpie się średnią wartość, a podpróbkowanie jest generalizacją. łączenia ludzi.
Jest to bardziej rodzaj uogólnionego podejścia do przyjmowania średniej z tych wartości.
Możesz przeczytać nieco więcej na ten temat, ale poza tym po prostu myśl o tym jako o średniej
puli podczas czytania gazety.
I tu można uzyskać dodatkowe informacje na ten temat, a teraz podsumujmy,
skąd się wzięliśmy.
Mamy więc nasz obraz wejściowy.
Następnie zastosowaliśmy operację splotu i doszliśmy do wniosku.
A teraz do każdej z tych map funkcji, które otrzymujemy Zastosowaliśmy Pullinger.
Więc zrobiliśmy te dwa etapy ewolucji i łączenia, a teraz zrobimy coś
bardzo ekscytującego.
Będziemy eksperymentować z tym, więc jest to zrzut ekranu, który zrobiłem z narzędzia stworzonego przez Adama
Harleya, kiedy był na Uniwersytecie Ryersona i teraz jest w Carnegie Mellon. Myślę, że robię
jego stronę.
I wspaniałe narzędzie, więc otwórzmy, spójrzmy.
Możesz go znaleźć, dzięki czemu możesz go znaleźć przez Google.
Musisz znać swoją rolę.
Trudno jest znaleźć go w Google, ponieważ nie ma tu tekstu, ponieważ byliśmy właśnie w tym roku.
Zobaczę dossier Reiersona i te rzeczy.
Zasadniczo jest to dokładnie to, co robimy, ale wizualizujemy Więc tutaj musisz narysować
liczbę, więc powiedz, że rysuję numer cztery, a to narzędzie umieści tutaj numer cztery.
To twój obraz.
W naszym pierwszym kroku jest to krok splotu.
Dobrze.
I to jest etap łączenia, a także, przy okazji, także pulowanie jest również nazywane próbkowaniem w dół.
Więc ciągnięcie i zmniejszanie częstotliwości to te same rzeczy.
Możesz więc zauważyć, że zastosował splot, a następnie zastosował łączenie i możesz zobaczyć, jak dokładnie działa.
Możesz zobaczyć, jakiego rodzaju nawinięcia zostały zastosowane lub jakie filtry są stosowane, jak
wyglądają.
Na co zwracają uwagę funkcje.
A następnie stosuje się łączenie, więc zmniejsza rozmiar i widać, że jest to ważne.
Widać więc, że jest to splatany obraz, a to jest pulsujący obraz i nadal można zobaczyć te same
funkcje, to tylko mniej informacji, ale te same funkcje są zachowane.
To jest ważna część.
A ponadto, jeśli wiesz, że gdyby wszystkie cztery były nieco zbyt obrócone nieco w bok, to nadal
byłyby w stanie podnieść bardzo podobne Lares.
A potem jest więcej listów, o których jeszcze nie rozmawialiśmy.
A więc ma on jeszcze inną splotową splotowatą kryjówkę, której tak naprawdę nie będziemy mieć.
A potem ma kolejną biedną kryjówkę, ale w zasadzie po prostu powtarza ten sam proces.
A potem to właśnie będziemy mówić dalej w trakcie.
Ma w pełni połączone Lares i tak dalej.
Ale na pewno można się z tym bawić.
Więc jeśli skasuję to, co lubisz, jeśli narysuję 7, zobaczysz, że faktycznie mówi ci, że domyślam się, że
to jest 7.
I drugie przypuszczenie, że drugie prawdopodobieństwo to trzy.
Możesz więc narysować kilka trudnych rzeczy i sprawdzić, czy może je odebrać.
Powiedzmy, że jeśli narysuję coś, co wygląda jak 0, ale nie jest skończone 0, to go podnieśli, tym razem go
nie odebrało.
Wygląda na to 9 na obraz.
Co jeśli lubię tak to zakończyć.
Teraz myśli, że jest to 0 lub 9 i widać tam, co oświetla 0.
Ale porozmawiamy o tej części dla wątpliwości.
Zrób jeszcze jeden, powiedzmy jak 8.
Myślę, że to dość trudne, bo teraz wziął 8.
Więc widzisz, że idzie w ósemkę, a potem po tym przestaje być rozpoznawalnym, że przystanki
mają sens dla nas ludzi.
Dobrze.
Te funkcje, z którymi współpracuje.
Ale jednocześnie poprawnie rozpoznaje, że to 8.
Więc zdecydowanie baw się tym, że możesz narysować buźkę.
Co się wtedy stanie.
Wygląda na to, że jest to trzy narzędzie, ponieważ narzędzie jest oczywiście wyszkolone tylko na cyfrach od 0
do dziewięciu.
Musi więc rozpoznać coś, co istnieje, i rozpoznać trójkę w życiu, kiedy zobaczysz coś w rodzaju owocu,
którego nigdy wcześniej nie widziałaś, jak jabłko z kremem lub coś takiego i myślisz, że to jest
tak, jakby to było Gruszka, ponieważ nigdy wcześniej jej nie widziałaś, bo nie wiesz, co
ją zaklasyfikować jako tej samej rzeczy, więc nie trenował na buźkach i dlatego
myśli, że to drzewo.
W takim razie jest to bardzo potężne i potężne narzędzie, które będzie pomocne w zabawie, kiedy
położysz kursor myszy nad pikselem pikselowym, który się pokaże.
Pokazuje, gdzie detektor funkcji miał odebrać ten piksel, abyś mógł zobaczyć, skąd pochodzą te piksele,
a także, aby zobaczyć, jak filtr był jak oglądanie obrazu dokładnie o tym,
o czym rozmawialiśmy i oczywiście i tutaj możesz zobaczyć,
że możesz zobaczyć, że ciągnięcie odbywa się za pomocą pociągnięcia za pomocą małego kwadratu o wartości dwóch na dwóch i widać,
że jest to krok dwóch, tak jak omówiliśmy w dzisiejszym tutorialu.
Więc idź lub zagraj z tym i mam nadzieję, że podobała ci się dzisiejsza sesja.
Czekam na ciebie następnym razem.
A do tego czasu cieszcie się głęboką nauką.