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- ¿Es CNN un modelo matemático??
- ¿Qué es CNN Math??
- ¿Cómo calcula CNN el tamaño del modelo??
- ¿Cómo se calculan los cálculos CNN??
¿Es CNN un modelo matemático??
Red neuronal convolucional (CNN): casi suena como una amalgama de biología, arte y matemáticas. En cierto modo, eso es exactamente lo que es (y lo que cubrirá este artículo). Los modelos de aprendizaje profundo con CNN ahora son omnipresentes y los encontrará rociados en varias aplicaciones de visión por computadora en todo el mundo.
¿Qué es CNN Math??
Una red neuronal convolucional (CNN o Convnet) es una arquitectura de red para el aprendizaje profundo que aprende directamente de los datos. Los CNN son particularmente útiles para encontrar patrones en imágenes para reconocer objetos, clases y categorías.
¿Cómo calcula CNN el tamaño del modelo??
Aprendizaje automático (ML) CNN
Los datos de entrada tienen dimensiones específicas y podemos usar los valores para calcular el tamaño de la salida. En resumen, la respuesta es la siguiente: Altura de salida = (Altura de entrada + Altura de relleno Top + Altura de relleno Bottom - Altura del núcleo) / (Altura de zancada) + 1.
¿Cómo se calculan los cálculos CNN??
Para calcularlo, tenemos que comenzar con el tamaño de la imagen de entrada y calcular el tamaño de cada capa convolucional. En el caso simple, el tamaño de la capa CNN de salida se calcula como "input_size- (filter_size-1)". Por ejemplo, si la entrada Image_Size es (50,50) y el filtro es (3,3) entonces (50- (3–1)) = 48.
