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- ¿Cómo se extrae la convolución características?
- ¿Podemos usar CNN para la extracción de funciones??
- ¿Cuál es el papel de las capas convolucionales en la extracción de características??
¿Cómo se extrae la convolución características?
Detallado en el procesamiento de imágenes, la convolución es una forma eficiente de extracción de características, experto en reducir la dimensión de datos y producir un conjunto de datos menos redundante, también llamado mapa de características. Cada núcleo funciona como identificador de características, filtrando dónde existe la función en la imagen original.
¿Podemos usar CNN para la extracción de funciones??
La capa de salida de CNN generalmente utiliza la red neuronal para la clasificación multiclase. CNN utiliza el extractor de características en el proceso de capacitación en lugar de implementarlo manualmente. El extractor de características de CNN consta de tipos especiales de redes neuronales que deciden los pesos a través del proceso de capacitación.
¿Cuál es el papel de las capas convolucionales en la extracción de características??
Las capas de convolución se utilizan para extraer las características de las muestras de entrenamiento de entrada. Cada capa de convolución tiene un conjunto de filtros que ayuda en la extracción de características. En general, a medida que aumenta la profundidad del modelo CNN, aumenta la complejidad de las características aprendidas por las capas de convolución.
