আমি যা শিখেছি তার উপর ভিত্তি করে, আমরা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সনাক্তকারী শিখতে একটি সিএনএন এর কনভ লেয়ারে একাধিক ফিল্টার ব্যবহার করি। কিন্তু যেহেতু এই ফিল্টারগুলি একইভাবে প্রয়োগ করা হয় (অর্থাত্ স্লাইডযুক্ত এবং ইনপুটগুলির অঞ্চলে বহুগুণ), তাই তারা কি প্রশিক্ষণের সময় একই পরামিতিগুলি শিখবেন না? অতএব একাধিক ফিল্টার ব্যবহার অপ্রয়োজনীয় হবে?
উত্তর:
এই বাস্তবতা বুঝতে আমার একই বিভ্রান্তি হয়েছিল। বিভ্রান্তিটি নতুনদের কাছে উত্থাপিত হয় কারণ বইয়ের স্পষ্টতা উল্লেখ করে না যে ফিল্টারগুলি আলাদা।
যেহেতু এই ফিল্টারগুলি একইভাবে প্রয়োগ করা হয়
ফিল্টারগুলি একইভাবে প্রয়োগ করা হয় তবে ম্যাট্রিক্সে ঘরের মান একে অপরের ফিল্টার থেকে পৃথক। সুতরাং তারা চিত্র থেকে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন।
তারা কি প্রশিক্ষণের সময় একই পরামিতিগুলি শিখবে না?
না, ফিল্টারগুলি এখন পৃথক হওয়ার কারণে তারা একই পরামিতিটি শিখেনি। সুতরাং একাধিক ফিল্টার ব্যবহার অপ্রয়োজনীয় নয়।
আমি এই প্রশ্নের উত্তর পেয়েছি: https://www.quora.com/Why-does-each-filter-learn-different-features-in-a-convolutional-neural-network
এটি এখানে বলেছে: "... (অপ্টিমাইজেশান) অ্যালগরিদম আবিষ্কার করেছে যে দুটি ফিল্টারের ওজন এবং বায়াস রয়েছে তবে ক্ষতি হ্রাস পাবে না, ফলে ক্ষতি হ্রাস করতে অবশেষে এটি ফিল্টারের একটির (ওজন এবং বায়াস) পরিবর্তন করবে in একটি নতুন বৈশিষ্ট্য শিখছি। "
উত্তরের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। সন্তুষ্ট :)