Конволюционните невронни мрежи ( CNN) могат да се използват за изучаване на функции, както и за класифициране на данни с помощта на рамки за изображения. Има много видове CNN. Един клас CNN са отделими по дълбочина конволюционни невронни мрежи.
ResNet Depthwise отделяема ли конволюция?
Дълбока остатъчна невронна мрежа (ResNet) постигна голям успех в приложенията за компютърно зрение. … [35] са приложили успешно дълбочина separable конволюционни слоеве в областта на семантично сегментиране на компютърното зрение.
Има ли MobileNet отделяема в дълбочина конволюция?
MobileNet използва отделими в дълбочина конволюцииТова значително намалява броя на параметрите в сравнение с мрежата с редовни навивки със същата дълбочина в мрежите. Това води до леки дълбоки невронни мрежи. От две операции се прави дълбочинно отделима конволюция.
Какво е дълбочинна конволюция?
Свързване в дълбочина е тип конволюция, при която прилагаме единичен конволюционен филтър за всеки входен канал В обикновената 2D конволюция, извършвана върху множество входни канали, филтърът е толкова дълбок, колкото входа и ни позволява свободно да смесваме канали, за да генерираме всеки елемент в изхода.
Всяко конволюционно ядро пространствено отделимо ли е?
Пространствено разделима конволюция разгражда конволюция на две отделни операции. При редовна конволюция, ако имаме ядро 3 x 3, тогава директно свиваме това с изображението. Можем да разделим ядро 3 x 3 на ядро 3 x 1 и ядро 1 x 3.
