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- ¿Qué es el turno invariante en la convolución??
- ¿Cómo es el cambio de cambio CNN??
- ¿Qué es la equivalencia de turno??
- ¿Es el cambio de convolución equivalente??
¿Qué es el turno invariante en la convolución??
Invarianza por turno: esto significa que si cambiamos la entrada en el tiempo (o cambiamos las entradas en un vector), la salida se desplaza por la misma cantidad.
¿Cómo es el cambio de cambio CNN??
Gracias al uso de la convolución y las capas de agrupación, las redes neuronales convolucionales se pensaron durante mucho tiempo que era invariante por turnos. Sin embargo, los trabajos recientes han demostrado que la salida de un CNN puede cambiar significativamente con pequeños cambios en la entrada: un problema causado por la presencia de capas de muestreo baja (zancada).
¿Qué es la equivalencia de turno??
Entonces, en este caso, la salida del detector CAT debe cambiar exactamente de la misma manera que el CAT se cambia, por lo que básicamente cambia la equivalencia significa que (clic) SFX produce el mismo resultado que FSX. En otras palabras, el viaje F y S. F aplicado a desplazamiento s es lo mismo que S aplicado a F aplicado a la salida de F.
¿Es el cambio de convolución equivalente??
Las redes neuronales convolucionales carecen de equivalencia de turno debido a la presencia de capas de muestreo descendente. En la clasificación de imágenes, recientemente se propuso recientemente la reducción de muestras de polifásicos adaptativas (APS-D) para hacer que los CNN se sigan perfectamente cambiando.
