কনভ্যুশনাল নেটওয়ার্কে কনভলশন ফিল্টারগুলির সংখ্যার তাত্পর্য কী?


16

একটি কনভ্যুশন লেয়ারে ফিল্টারগুলির সংখ্যাটি কী বোঝায়?
এই সংখ্যাটি কীভাবে স্থাপত্যের কার্য সম্পাদন বা গুণমানকে প্রভাবিত করে? আমি বলতে চাই যে আমাদের কি সর্বদা উচ্চ সংখ্যক ফিল্টার বেছে নেওয়া উচিত? এগুলি কি ভাল? এবং লোকেরা বিভিন্ন স্তরের জন্য ফিল্টারগুলির বিবিধ সংখ্যাকে কীভাবে বরাদ্দ করে? আমি এই প্রশ্নটির দিকে তাকাতে চাইছি: সিএনএন-তে কনভোলশনাল অপারেটরগুলির সংখ্যা কীভাবে নির্ধারণ করবেন?
উত্তরটি বিভিন্ন সংখ্যক ফিল্টার এবং আকার সহ 3 টি সংশ্লেষ স্তর নির্দিষ্ট করেছে, আবার এই প্রশ্নের মধ্যে: কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে বৈশিষ্ট্য মানচিত্রের সংখ্যা আপনি ছবিটি থেকে দেখতে পারেন যে, আমাদের কাছে প্রথম স্তরের জন্য 28 * 28 * 6 ফিল্টার রয়েছে এবং দ্বিতীয় তদন্তকারী স্তরটির জন্য 10 * 10 * 16 ফিল্টার রয়েছে। কীভাবে তারা এই সংখ্যাগুলি নিয়ে আসে, এটি কি পরীক্ষার এবং ত্রুটির মাধ্যমে ঘটে? আগাম ধন্যবাদ


উত্তর:


8

একটি কনভ্যুশন লেয়ারে ফিল্টারগুলির সংখ্যাটি কী বোঝায়? - আমি সাধারণত ফিল্টারগুলি বৈশিষ্ট্য সনাক্তকারী হিসাবে ভাবতে চাই। যদিও এটি সমস্যা ডোমেনের উপর নির্ভর করে, বৈশিষ্ট্য সনাক্তকারীদের তাত্পর্যপূর্ণভাবে # তাত্ক্ষণিকভাবে বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা (যেমন প্রান্ত, লাইন, অবজেক্ট অংশ ইত্যাদি ...) যা নেটওয়ার্ক সম্ভাব্যভাবে শিখতে পারে is এছাড়াও নোট করুন যে প্রতিটি ফিল্টার একটি বৈশিষ্ট্য মানচিত্র উত্পন্ন করে। বৈশিষ্ট্য মানচিত্রগুলি আপনাকে চিত্রের মধ্যে ব্যাখ্যামূলক কারণগুলি শিখতে দেয়, সুতরাং আরও # ফিল্টারগুলি বোঝায় যে আরও বেশি নেটওয়ার্ক শিখবে (অগত্যা ভাল নয় - স্যাচুরেশন এবং কনভার্জেশন সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ)

এই সংখ্যাটি কীভাবে স্থাপত্যের কার্য সম্পাদন বা গুণমানকে প্রভাবিত করে? - আমি মনে করি না যে আপনি ডিএল ব্ল্যাক বাক্সের মধ্যে কী চলছে তা আনুষ্ঠানিক করার চেষ্টা করায় আপনি এই ধরণের প্রশ্নের জন্য একটি ভাল উত্তর খুঁজে পাবেন। স্বজ্ঞাতভাবে আপনি আরও একবারে আরও শক্তিশালী অ-লিনিয়ার ফাংশন শিখতে পারবেন যত বেশি ফিল্টার ব্যাংক আপনার রয়েছে তবে কার্য সম্পাদন কার্যের ধরণ এবং ডেটা বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করবে। আপনার আর্কিটেকচারে (ফিল্টার সহ) # পরামিতি নির্ধারণের জন্য আপনি সাধারণত কোন ধরণের ডেটা ব্যবহার করছেন তা জানতে চান। আমার কতগুলি ফিল্টার দরকার? আমার ডেটাসেটের চিত্রগুলি কী জটিল (বিশেষভাবে) তা জানতে চাওয়ার মতো is পারফরম্যান্সের সাথে # ফিল্টার সম্পর্কিত কোনও আনুষ্ঠানিক ধারণা নেই। এটি সমস্ত পরীক্ষামূলক এবং পুনরুক্তিযুক্ত। প্রচুর ট্রেইল এবং ত্রুটি ব্যর্থতা।


উত্তরের উত্তর, উপরের পয়েন্টগুলিতে যুক্ত: সিএনএনগুলি তবে আর কালো বাক্স নয়। আপনি বৈশিষ্ট্য মানচিত্র দ্বারা শিখেছি বৈশিষ্ট্যগুলি দেখতে পারেন। আপনি একটি স্তরে যে ফিল্টারগুলি সেট করেছেন তার সংখ্যা হ'ল প্রযোজ্য বৈশিষ্ট্যগুলি (বা তাদের সংমিশ্রণ) শিখতে নেটওয়ার্কগুলিতে প্রচুর কনটেইনারকে অনুমতি দেওয়া। পর্যাপ্ত সংখ্যাটি কী -> ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে। বলুন, লেয়ার এক্সের একটি সিএনএন নেটওয়ার্কের জন্য গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে কমপক্ষে ২৪ টি বৈশিষ্ট্য মানচিত্রের প্রয়োজন, সুতরাং আপনি বলুন, 32, আপনি নেটওয়ার্ককে একটি শ্বাস প্রশ্বাসের জায়গা দিয়েছেন এবং এটি নিজের সিদ্ধান্ত নিতে দেয় এমন ধারণা নিয়ে কাজ করছেন, সম্ভবত 32 এর মধ্যে কিছু রয়েছে অপ্রয়োজনীয় বা কিছুটা বৈচিত্রময়।
মানু
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.