Howtosignalprocessing
- Bagaimana CNN Convolution dikira?
- Bagaimana neuron CNN dikira?
- Bagaimana perhitungan CNN dikira?
- Adakah CNN adalah model matematik?
Bagaimana CNN Convolution dikira?
Lapisan Conv: Di sinilah CNN belajar, jadi pastinya kita akan mempunyai matriks berat badan. Untuk mengira parameter yang boleh dipelajari di sini, semua yang perlu kita lakukan hanyalah mengalikan dengan bentuk lebar m, ketinggian n, penapis lapisan sebelumnya D dan menyumbang semua penapis tersebut K di lapisan semasa.
Bagaimana neuron CNN dikira?
Salah satu cara mudah untuk mengira neuron adalah dengan mengalikan tiga dimensi lapisan itu (pesawat x lebar x ketinggian): Lapisan 2: 27x27x128 * 2 = 186,624. Lapisan 3: 13x13x192 * 2 = 64,896. dan lain-lain.
Bagaimana perhitungan CNN dikira?
Untuk mengira ia, kita perlu bermula dengan saiz imej input dan mengira saiz setiap lapisan konvensional. Dalam kes mudah, saiz lapisan CNN output dikira sebagai "input_size- (filter_size-1)". Sebagai contoh, jika input image_size adalah (50,50) dan penapis adalah (3,3) maka (50- (3-1)) = 48.
Adakah CNN adalah model matematik?
Rangkaian Neural Convolutional (CNN) - Hampir terdengar seperti penggabungan biologi, seni dan matematik. Dengan cara itu, itulah yang sebenarnya (dan apa artikel ini akan diliputi). Model Pembelajaran Deep berkuasa CNN kini berada di mana-mana dan anda akan mendapati mereka ditaburi ke dalam pelbagai aplikasi penglihatan komputer di seluruh dunia.
