Faltungsneurale Netze sind eine Art neuronales Netz, in dem nur Teilmengen möglicher Verbindungen zwischen Schichten existieren, um überlappende Regionen zu erzeugen. Sie werden häufig für visuelle Aufgaben verwendet.
Ich habe das Papier zur Chargennormalisierung (BN) (1) gelesen und es stand: Zu diesem Zweck verwenden wir nach dem Training des Netzwerks die Normalisierung Verwendung der Grundgesamtheit anstelle von mini -Batch, Statistiken.x^=x - E.[ x ]V.a r [ x ] + ϵ- -- -- -- -- -- -- -- -√x^=x- …
Weiß jemand, ob es eine Verallgemeinerung des Faltungsnetzwerks gibt, das eher mit 4D-Eingangstensoren als mit 3D arbeitet? Nach meinem Verständnis akzeptieren Faltungsnetzwerkfilter im Allgemeinen eine bestimmte Spanne von x-, y-Koordinaten pro Filter und die gesamte Tiefe dieser Spanne. Ich habe eine zusätzliche Dimension, die innerhalb der Filter erforderlich sein müsste, …
Ich versuche, die Papier- Bildstilübertragung mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen zu implementieren . In Abschnitt 2 - Tiefenbilddarstellungen erwähnen die Autoren die folgende Technik zur Gewichtsnormalisierung: Wir haben das Netzwerk normalisiert, indem wir die Gewichte so skaliert haben, dass die mittlere Aktivierung jedes Faltungsfilters über Bildern und Positionen gleich eins ist. …
Lesen Sie unter http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#convert , wie Sie die vollständig verbundene Schicht in eine Faltungsschicht umwandeln . Ich bin nur verwirrt über die folgenden zwei Kommentare: Es stellt sich heraus, dass diese Konvertierung es uns ermöglicht, das ursprüngliche ConvNet in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf sehr effizient über viele räumliche Positionen in einem …
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