Tulokanavien määrä, joka on PyTorchin nn.Conv2d-funktion ensimmäinen parametri, viittaa ominaisuuskarttojen tai kanavien määrään tulokuvassa. Se ei liity suoraan kuvan "väriarvojen" määrään, vaan edustaa pikemminkin erillisten piirteiden tai kuvioiden määrää, joista verkko voi oppia.
Konvoluutiohermoverkossa (CNN) jokainen kerros koostuu useista suodattimista tai ytimistä, jotka konvoloidaan syötekuvan kanssa ominaisuuksien poimimiseksi. Nämä suodattimet ovat vastuussa syöttötiedoissa olevien eri kuvioiden tai ominaisuuksien oppimisesta. Tulokanavien määrä määrittää kerroksessa käytettävien suodattimien määrän.
Ymmärtääksemme tämän käsitteen, tarkastellaan esimerkkiä. Oletetaan, että meillä on RGB-kuva, jonka mitat ovat 32 × 32. Jokaisella kuvan pikselillä on kolme värikanavaa – punainen, vihreä ja sininen. Siksi tulokuvassa on kolme tulokanavaa. Jos kuljetamme tämän kuvan konvoluutiokerroksen läpi, jossa on 16 syöttökanavaa, se tarkoittaa, että kerroksessa on 16 suodatinta, joista jokainen konvoloi sisääntulokuvan kanssa erilaisten ominaisuuksien poimimiseksi.
Useiden syöttökanavien tarkoitus on siepata syöttödatan eri näkökohdat tai ominaisuudet. Kuvien tapauksessa jokainen kanava voidaan nähdä erillisenä karttana, joka tallentaa tiettyjä kuvioita, kuten reunoja, tekstuureja tai värejä. Useiden syöttökanavien ansiosta verkko voi oppia monimutkaisempia esityksiä tulodatasta.
Tulokanavien määrä vaikuttaa myös konvoluutiokerroksen parametrien määrään. Jokainen kerroksen suodatin on pieni painomatriisi, joka opitaan harjoitusprosessin aikana. Kerroksessa olevien parametrien lukumäärä määräytyy suodattimien koon sekä tulo- ja lähtökanavien lukumäärän mukaan. Tulokanavien määrän lisääminen lisää parametrien määrää, mikä voi tehdä verkosta ilmaisuvoimaisemman, mutta myös laskennallisesti kalliimman.
Tulokanavien määrä nn.Conv2d-funktiossa edustaa ominaisuuskarttojen tai kanavien määrää tulokuvassa. Se määrittää konvoluutiokerroksessa käytettävien suodattimien lukumäärän ja vaikuttaa verkon kykyyn oppia monimutkaisia esityksiä syöttötiedoista.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Konvoluutio-hermoverkko (CNN):
- Mikä on suurin tehty konvoluutiohermoverkko?
- Mitkä ovat ulostulokanavat?
- Mitkä ovat yleisiä tekniikoita CNN:n suorituskyvyn parantamiseksi harjoittelun aikana?
- Mikä on erän koon merkitys CNN:n koulutuksessa? Miten se vaikuttaa koulutusprosessiin?
- Miksi on tärkeää jakaa tiedot koulutus- ja validointisarjoiksi? Kuinka paljon dataa yleensä varataan validointiin?
- Kuinka valmistelemme koulutustiedot CNN:lle? Selitä asiaan liittyvät vaiheet.
- Mikä on optimointi- ja häviöfunktion tarkoitus konvoluutiohermoverkon (CNN) koulutuksessa?
- Miksi on tärkeää seurata syötetietojen muotoa CNN:n koulutuksen eri vaiheissa?
- Voidaanko konvoluutiokerroksia käyttää muulle datalle kuin kuville? Anna esimerkki.
- Kuinka voit määrittää sopivan koon lineaarisille kerroksille CNN:ssä?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia Convolution-hermoverkossa (CNN)