Convolutional neyron şəbəkələri ( CNN's) təsvir çərçivələrinin köməyi ilə məlumatları təsnif etməklə yanaşı, xüsusiyyətləri öyrənmək üçün istifadə edilə bilər. CNN-in bir çox növləri var. CNN-lərin bir sinfi dərinlik baxımından ayrıla bilən konvolyusiya neyron şəbəkələridir.
ResNet Depthwise ayrıla bilən qıvrımdırmı?
Dərin qalıq neyron şəbəkəsi (ResNet) kompüter görmə tətbiqlərində böyük uğur qazanmışdır. … [35] semantik seqmentasiya kompüter görmə sahəsində separable konvolyusiya qatlarını uğurla tətbiq etdi.
MobileNet-də dərindən ayrıla bilən bükülmə varmı?
MobileNet dərinlə ayrıla bilən qıvrımlardan istifadə edirŞəbəkələrdə eyni dərinliyə malik müntəzəm qıvrımlarla şəbəkə ilə müqayisədə parametrlərin sayını əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. Bu, yüngül dərin neyron şəbəkələri ilə nəticələnir. İki əməliyyatdan dərindən ayrıla bilən qıvrım hazırlanır.
Dərinlikdə qıvrılma nədir?
Dərinlikdə Bükülmə hər bir giriş kanalı üçün tək konvolyusiya filtri tətbiq etdiyimiz bir növ konvolyusiyadır Çoxsaylı giriş kanalları üzərində həyata keçirilən müntəzəm 2D əyilmədə filtr ən dərindir daxil olur və çıxışda hər bir element yaratmaq üçün kanalları sərbəst şəkildə qarışdırmağa imkan verir.
Hər hansı bükülmə nüvəsi məkan baxımından ayrıla bilərmi?
Məkandan Ayrılan Bükülmə konvolusiyanı iki ayrı əməliyyata parçalayır. Müntəzəm bükülmədə, əgər 3 x 3 nüvəmiz varsa, onu birbaşa şəkil ilə birləşdiririk. 3 x 3 nüvəni 3 x 1 nüvəyə və 1 x 3 nüvəyə bölmək olar.
