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- ¿Qué es el ritmo y el acolchado en CNN??
- Cómo se realiza la extracción de características en CNN?
- ¿Por qué usamos el relleno en CNN??
- ¿Cómo funciona la convolución en CNN??
¿Qué es el ritmo y el acolchado en CNN??
Stride denota cuántos pasos nos estamos moviendo en cada paso en la convolución.Por defecto es uno. Convolución con paso 1. Podemos observar que el tamaño de la salida es menor que la entrada. Para mantener la dimensión de la salida como en la entrada, usamos el relleno. El relleno es un proceso de agregar ceros a la matriz de entrada simétricamente ...
Cómo se realiza la extracción de características en CNN?
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.
¿Por qué usamos el relleno en CNN??
El relleno es simplemente un proceso de agregar capas de ceros a nuestras imágenes de entrada para evitar los problemas mencionados anteriormente. Esto evita que se reduzca como, si p = número de capas de ceros agregados al borde de la imagen, entonces nuestra imagen (n x n) se convierte en (n + 2p) x (n + 2p) imagen después del relleno.
¿Cómo funciona la convolución en CNN??
La convolución es una operación matemática que permite la fusión de dos conjuntos de información. En el caso de CNN, la convolución se aplica a los datos de entrada para filtrar la información y producir un mapa de características. Este filtro también se llama kernel o detector de características, y sus dimensiones pueden ser, por ejemplo, 3x3.
