cnn 알고리즘 예제

August 2, 2019 at 4:10 am

예를 들어 이해합시다. 창 크기가 2이고 보폭이 2인 풀링도 고려해 보십시오. 이 시점에서 네트워크 교육을 마쳤으며 분류자의 작업을 예측하고 확인할 수 있습니다. 간단한 예제를 살펴보겠습니다: 먼저 신경스타일 전송 알고리즘을 빌드하는 데 필요한 비용 함수를 살펴보겠습니다. 이 비용 함수를 최소화하면 더 나은 생성 된 이미지 (G)를 얻는 데 도움이됩니다. 비용 함수 정의: 지금까지 배운 모든 개념을 결합하고 컨볼루션 네트워크 예제를 살펴보겠습니다. 일반적으로 얼굴 인식 작업에서 발생하는 한 가지 잠재적인 장애물은 학습 데이터가 부족한 문제입니다. 이것은 우리가 사람의 얼굴의 단일 이미지를 가지고 있으며, 우리는 그것을 사용하여 새로운 이미지를 인식해야하는 곳입니다. 딥 러닝은 하나의 교육 예제로 잘 작동하는 것으로 정확히 알려져 있지 않기 때문에 이것이 어떻게 도전을 제시하는지 상상할 수 있습니다. 이제 신경망이 각 뉴런을 정확하게 예측하여 모든 계층에서 특정 가중치를 학습합니다. 그들이 가중치를 학습하는 알고리즘을 다시 전파라고하며, 세부 사항은이 게시물의 범위를 벗어납니다. 이제 이미지에는 여러 방향으로 선이 있고 다양한 종류의 모양과 픽셀 패턴이 포함되어 있으므로 이러한 패턴을 찾기 위해 기본 이미지에서 다른 필터를 슬라이드할 수 있습니다. 예를 들어 픽셀에서 96개의 서로 다른 패턴을 찾을 수 있습니다.

이러한 96개의 패턴은 96개의 활성화 맵 스택을 생성하여 10x10x96인 새 볼륨을 생성합니다. 아래 다이어그램에서는 입력 이미지, 커널 및 출력 활성화 맵에 레이블을 다시 지정하여 명확한지 확인했습니다. 자동 이미지 인식의 예를 들어 봅시다. 사진에 고양이가 포함되어 있는지 여부를 확인하는 프로세스에는 활성화 기능이 포함됩니다. 사진이 뉴런이 이전에 본 이전 고양이 이미지와 유사한 경우 “고양이”라는 레이블이 활성화됩니다. 모델 과적합의 정도는 전력과 받는 훈련량 모두에 의해 결정되기 때문에 더 많은 교육 예제를 갖춘 컨볼루션 네트워크를 제공하면 과적합을 줄일 수 있습니다. 이러한 네트워크는 일반적으로 사용 가능한 모든 데이터로 학습되므로 한 가지 방법은 가능한 경우 새 데이터를 처음부터 생성하거나 기존 데이터를 교란하여 새 데이터를 만드는 것입니다. 예를 들어 입력 이미지는 몇 퍼센트 비대칭으로 잘라서 원본과 동일한 레이블로 새 예제를 만들 수 있습니다. [69] 이것은 CNN의 얕고 깊은 레이어가 컴퓨팅하는 것입니다.

이 학습을 사용하여 신경스타일 전송 알고리즘을 빌드합니다. 피처 맵의 수는 용량을 직접 제어하며 사용 가능한 예제 수와 작업 복잡성에 따라 달라집니다. 일반적으로, 우리는 입증 된 연구에 사용 된 하이퍼 매개 변수의 집합을 가지고 그들은 잘 하고 결국. 위의 예에서 볼 수 있듯이, 입력의 높이와 폭은 네트워크로 더 깊숙이 들어갈수록(32 X 32에서 5 X 5) 채널 수가 증가합니다(3에서 10까지). 나쁘지 않아요! 이것은 신경 스타일 전송 알고리즘의 개요입니다. 알고리즘의 출력을 최대화하기 위해 콘텐츠 비용 함수와 스타일 비용 함수를 모두 이해하는 것이 중요합니다. 유사하게, 1988년에 이미지 문자 인식을 위해 W. Zhang 등에서 변형 고정 신경망을 제안했습니다.

[1] [2] 아키텍처 및 훈련 알고리즘은 1991[34]에서 수정되어 유방 X선 사진에서 유방암의 자동 검출및 의료 이미지 처리[35]를 위해 적용되었습니다. [36] 우리는 위에서 언급 한 바와 같이 값을 가진 간단한 함수를 고려했다. 따라서 함수는 종속 변수에 의해 해당 값을 가져오는 경우에만 작업을 수행합니다. 이 예제에서는 다음 값을 얻습니다. 이미지의 픽셀은 일반적으로 관련이 있습니다. 예를 들어 특정 픽셀 그룹은 이미지 또는 다른 패턴의 가장자리를 나타낼 수 있습니다. 회선은 이미지를 식별하는 데 도움이이것을 사용합니다. 해당 경사는 모델을 작성할 때 사용자가 설정하는 매개변수이며 α라고 하는 경우가 자주 있습니다.