こんにちは、今日は深い学びのコースへようこそ、私たちはMax
poolingについて話しています。
チュートリアルの終わりには特別な驚きさえあります。
だから始めましょう。
最初の質問は、プールしているものと、それがなぜ必要なのかです。
さて、その質問に答えて、これらの画像でこれらの画像を見てみましょう。
私たちはチーターを持っています。
実際、それは最初のイメージ上の同じ正確なチーターです。
その画像は適切に配置されており、第2の画像であなたがまっすぐに見ていることになります。
これは少し回転しています。
そして第3のイメージはちょっと潰れた。
そして、ここでのことは、ニューラルネットワークがこれらの画像のすべての1つでチーターを認識できるようにしたいということです。
実際、これはちょうどチーターです。
私たちにさまざまなシューティングゲームがたくさんある場合はどうなりますか？
チーターです
彼はチーターです。
ここでは別のチーター、彼のAshiraの彼の石田チーターと彼はチーターです。私たちはニューラルネットワークにこれらのシューティングゲームをすべて詐欺師として認識させたいと思います。彼らの顔のようなイメージは、イメージの別の部分に配置されています。誰かが、左隅の誰か、または中央の誰かの右手にあります。
それらはすべて少し異なっており、テクスチャは少し異なります。
照明は少し異なります。
小さな違いがたくさんあります。そのため、ニューラルネットワークが特定の機能を正確に探しているとしたら、チーターの特徴は、目や透けて見える涙です。涙のような影の影その目から鼻の側にあり、チアの特徴である涙のように見えるパターン。
しかし、特定のチーターから正確な場所や正確な形や形や質感で学んだその機能を探しているなら、他のシューティングゲームを見つけることは決してありません。
だから、私たちのニューラルネットワークには空間不変性という性質があることを確認しなければなりません。それは、画像のどこに痒みがないかを気にしないということです。私たちの地図では、そこに畳み込みがないので貧弱ですが、フィーチャがフィーチャのビット数が少し離れている場合やフィーチャが少し離れている場合は、フィーチャが少し傾いているかどうか気にする必要はありません互いに相対的に相対的に移動する。
したがって、もし特徴そのものが少し歪んでいるならば、我々のニューラルネットワークは、その特徴を依然として見つけることができる程度の柔軟性を持たなければならない。
そして、それはすべてのプーリングについてです。
では、プールの仕組みを見てみましょう。
ここでは私たちのフィーチャーマップがありますので、私たちはすでに畳み込みを行っており、その部分を完成させました。そして、ここでは畳み込みを扱っています。
今度はプールを適用します。
それでどうやって動くの？
私たちはプールを元に戻すことになるでしょう。
いくつかの異なる種類の遊びには、プールすることが含まれます。プールの最大値をプールし、ストーリーの終わりに向かってコメントします。
Poolingを適用しているので、2つのピクセルを2つずつ2ピクセルずつ取ることができます。また、2つずつでなくても、任意のサイズのボックスを選択できます。タウリエルとあなたは左上隅に配置し、そのボックスで最大値を見つけると、その値だけを記録し、他の3つは無視します。
しかし、今のところMax
あなたの箱には4つの値がありますが、3つの値は無視してください。
次に、ストライドをもう一度選択すると、ボックスが右に移動します。
ここでは2つのストライドにスライドし、それはあなたが通常選択できるストライドのように言うことができる、あなたが普通に気に入ったものです。
重複しているボックスがありますので、好きな場合でも3つでも好きな種類のストライキを選択できますが、ここでは2つのストライドを選択しています。これが一般的に使用されているものです。
そして、繰り返しを繰り返すと、ここでその格言を記録します。あなたが何かをやり続けているかどうかは関係ありません。
だからあなたはまだここで最大値を記録しています。ここでは最大値は4です。
最大値はここにあり、最大値は1 0 1または2、そして1です。
あなたが見ることができるように、いくつかのことが起こった。
まず最初に、機能を正しく維持することができました。
Lehreの結論がどのように働いているかを知っているからです。
フィーチャマップの最大値または最大値は、実際にフィーチャと最も類似している場所を表します。
しかし、これらの機能をプールすることで、私たちは最初に、機能のない情報である情報の75％を取り除いています。これは重要なものではなく、4つのうち3つのピクセル。
だから私たちは25％しか得ていない。
そして、また、私たちが持っているピクセルまたはピクセルの最大値を取っているので、歪みを考慮しているからです。
したがって、例えば、目の上の詐欺師の涙が1つの画像内にある場合、左に少しビットが左に、もう1つがビットである2つの画像。
そして、彼らがどのようになっているか、あなたがベースとして1つを取り、もう1つがビットが左に回転するなら、私たちが好きな方法です。
拍子付きの特徴はまったく同じです。
だから、もし私たちが詐欺師の涙を話しているのなら、ここを見ることができます。そして、これが4人であると言いましょう。
例えば4人がここで終わった。
それから我々はプールをしているとき、我々はまだ同じプールの特徴マップを得るつもりです、そして、それはそれの背後にある原則のようです。
それは直感的な説明でもありますが、それは我々がまだ機能を保持することができ、さらにそれらの可能性のある空間的またはテクスチャ的または他の種類のひずみを考慮したものです。
そしてそのすべてに加えて、我々はサイズを縮小しているので、別の利点があります。
だから私たちは空間不変量を導入している特徴を保存しています。サイズを75％縮小しています。これは実際には処理の面で私たちを助けようとしています。
また、プーリングのもう1つの利点は、パラメータの数を減らすことで、ニューラルネットワークの最終的なレーレに入るパラメータの数を減らすか75％削減することにあります。したがって、オーバーフィットを防止します。
私たちが情報を削除していることは、プーリングの非常に重要な利点であり、それは良いことです。
それは良いことです。なぜなら、私たちのモデルは、その情報にうまくフィットできないからです。なぜなら、その情報がうまくいかず、私たちが人間としても、人間にとっても、私たちの目に入ってくるこの他のすべてのノイズではなく、まさにその特徴です。
ニューラルネットワークの場合も、同じようなことですが、私たちが過剰適合を防ぐのに役立つ不要な重要でない形成を無視することによって、
だから私たちはそこにプールしているものがあるのです。
ここでの質問はもちろん、WiMaxのプーリングにはさまざまなタイプのプーリングと、これらのすべての2×2ピクセルの非常に広いサイズの幅広い幅があります。
このノートでは、ボン大学のDominic
Sc​​herrerによるオブジェクト認識のための畳み込みアーキテクチャにおけるプーリング操作の評価と呼ばれるこの素敵な研究論文を紹介したいと思います。
このペーパーについてのリンクと美しさがあります。それは非常に簡単で非常に簡単です。もしあなたがそれをやりたいと思う前に研究論文を読んだことがないなら。
これは非常に短い開始するのに最適な場所です。
わずか10ページ。
非常に読みやすい。
さらに、畳み込みとプールについて議論したので、あなたがこの論文で話していることすべてを完全に快適にすることができるという利点があります。
これは実際に強化するための素晴らしい方法であり、このペーパーをチェックすることを強くお勧めします。
私はそれを読むために20分かかるでしょう。あなたが少し遠く離れている、または疎外していると感じたら、関連仕事と呼ばれるパート2をスキップすることさえできます。
その部分を読まないでください。
パート1からパート3にまっすぐ進む。
また、この論文について知る必要があることの1つは、サブサンプリングであるサブサンプリングと呼ばれる概念は、基本的に平均的なプーリングです。
ここで私たちがどのように取っていたか覚えています
私たちは最大限に活用しています。
だから、最大値を取っている私たちの広場には、平均プールと呼ばれるコンセプトがあります。あるいは、平均プールや平均プールまでのこれらの値のいくつかを引っ張っていくものもあります。これらの平均値を取り、サブサンプリングは一般化人のプール。
これは、これらの値の平均をとるためのより一般的なアプローチです。
あなたは紙の中でもう少し詳しく読むことができますが、そうでなければ紙を読んでいるときに平均プールと考えることができます。
それで、あなたはこのトピックに関するいくつかの追加情報を得ることができ、ここで私たちがどこに行ったかを要約しましょう。
だから私たちの入力画像があります。
次に、畳み込み演算を適用して、結論を得ました。
そして今、私たちが得るそれらの特徴マップのそれぞれに我々はPullingerを適用しました。
だから、私たちはこれらの2つのステップを進化させ、プールして、今、とても楽しいものを何か楽しいものにするつもりです。
私たちはこれを試してみるつもりです。これは、Ryersonのコンピュータサイエンス大学にいたときにAdam
Harleyによって作成されたツールから撮ったスクリーンショットです。現在、彼はCarnegie Mellonにいるので、彼のページをやっていると思います。
そして、すばらしいツールだから、見てみましょう。
だから、あなたはそれが実際にGoogleを介して見つけることができますそれを見つけることができます。
あなたはあなたの役割を知る必要があります。
今年のようにここにはテキストがないので、Googleで検索するのは難しいです。
私はReiersonの資料とこの資料を見るでしょう。
そして、基本的にこれはまさに私たちがやっていることですが、視覚化しています。ここで数字を描く必要がありますので、数字4を描き、このツールで数字4を描きます。
それがあなたのイメージです。
最初のステップでは、これはコンボリューションのステップです。
右。
これはプーリングのステップであり、途中でプーリングすることもダウンサンプリングと呼ばれます。
だから、引き込みとダウンサンプリングは同じことです。
だからあなたはそれが適用された畳み込みであることが分かります。
どのような種類の畳み込みが適用されたか、またはどのような種類のフィルタが適用されているかを見ることができます。
どの機能が目を引くのか。
そしてそれはプールに適用されているのでサイズが小さくなり、ここではこれが重要であることがわかります。
だから、これは畳み込まれた画像であり、これはプルされた画像であり、同じ機能がほんのわずかな情報であることがわかりますが、同じ機能が正しい機能が保持されていることがわかります。
それは重要な部分です。
さらに、もし4人が4人ともちょっと横向きに回転しているような気がしていたら、それと非常に似ているプールLaresを拾うことができるかどうかを知っていれば、
その後、それについてまだ話していない手紙が増えています。
それで、彼はもう一つの畳み​​込みを私たちが実際には持たない畳み込みの隠れ家にしました。
そして、彼は別の貧乏人を抱えていますが、基本的に同じプロセスを繰り返しています。
そしてその後、これは我々がコースでさらに話すことになるでしょう。
彼は完全に接続されたLaresなどを持っています。
しかし、あなたは間違いなくそのことに取り組むことができます。
だから私があなたが好きなものを削除すれば、7を描くと、実際に推測は推測であることがわかります。これは7です。
そして、2番目の尤度は3と推定されます。
だから、あなたはいくつかの挑戦的なことを描き、それを拾うことができるかどうかを見ることができます。
それで、0のように見えるものを描くとしたら、完成したものではないと思います。
イメージに9のように見えます。
私がそれを好きに仕上げるようなものなら、どうでしょうか？
だから今それは0か9だと思っていて、その上に何が点灯しているか見ることができます。
しかし、その部分について疑問を呈して話します。
もう1つは8のように言ってみましょう。
私はこれが今8を集めたのはかなり難しいと思う。
だからあなたは8に入ることを見ることができ、その後、それが認識できるようになるのを止めて、私たち人間に意味をなすようになります。
右。
これらの機能が動作しています。
しかし同時に、それが8であることを正しく認識しています。
だから間違いなくあなたはスマイリーな顔を描くことができます。
その後何が起こるか。
ツールは明らかに0から9までの桁でしか訓練されていないので、このツールには3つのように見えます。
だから、それが何かを認識しなければならず、3つのことを認識する必要があります。それはあなたが今までに一度も見たことがないタイプの果物をあなたが見たときに、カスタードリンゴか何かのように見えます。あなたが実際にそれを見たことがないので、ここでは同じものとして分類することを知らないうちに、それは実際にスマイルな顔で訓練されていないので、それは木であると思う理由です。
だからそこには、非常に強力な強力なツールがあります。これは、表示されるピクセルピクセルの上にマウスを置いたときに、実際に動き回るのに役立ちます。
これは、フィーチャディテクタがそのピクセルをピックアップする場所を示しています。そのピクセルがどこから来ているのかを確認できるようになりました。引っ張って引っ張っていることが2行2列の小さな正方形のサイズで行われ、今日のチュートリアルで説明したのと同様に2つのストライドであることがわかります。
だから、遊びに出かけたり、遊んだりして遊びに来て、今日のセッションを楽しんでください。
私は次回にお会いできるのを楽しみにしています。
それまでは、深い学習を楽しんでください。