Как выровнять слой развернутого входного изображения?

Question

Как выровнять слой развернутого входного изображения?

Как выровнять слой развернутого входного изображения? Например, вход - 7x7 изображений с глубиной 512. Как точно сглаженные слои развертывают входные данные в вектор?

0

deep-learning neural-network conv-neural-network convolution flatten

Источник

user6692161 09 дек '16 в 10:20

1 ответ

Решение

Другие вопросы по тегам deep-learning neural-network conv-neural-network convolution flatten

user7544784 02 мар '17 в 08:36 2017-03-02 08:36 · Accepted Answer · 2017-03-02 08:36

Я полагаю, что в этом случае нельзя дать ответ, который в целом действителен. Уплощение зависит от реализации. Это зависит от вас (или вашей использованной библиотеки), как выполняется выравнивание.

Например, вы можете сгладить изображение 7x7 (один канал), взяв каждую строку, преобразовав ее в вектор столбцов и сложив все векторы столбцов друг на друга (для следующего раздела, называемого "вектор канала").

Представьте, что у вас есть n каналов (например, n = 512): вы можете выполнить вышеупомянутое выравнивание для каждой карты объектов (то есть канала), которая приводит к n 'векторам каналов'. Вы можете обрабатывать их по отдельности параллельно или вы можете сложить все векторы каналов друг с другом, получая вектор, содержащий все действия всех карт объектов.

Шаг выравнивания необходим для того, чтобы вы могли использовать полностью связанные слои после некоторых сверточных слоев. Полностью связанные слои не имеют локальных ограничений, таких как сверточные слои (которые наблюдают только некоторую локальную часть изображения с помощью сверточных фильтров). Это означает, что вы можете объединить все найденные локальные особенности предыдущих сверточных слоев.