Domande taggate «convolutional-neural-networks»




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In una CNN, ogni nuovo filtro ha pesi diversi per ciascun canale di input o gli stessi pesi di ciascun filtro vengono utilizzati nei canali di input?
La mia comprensione è che lo strato convoluzionale di una rete neurale convoluzionale ha quattro dimensioni: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Inoltre, sono consapevole che ogni nuovo filtro viene contorto su TUTTI i canali di input (o mappe di funzionalità / attivazione dal livello precedente). TUTTAVIA, il grafico sotto di CS231 ...

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La capacità di riconoscimento dei pattern delle CNN è limitata all'elaborazione delle immagini?
Una rete neurale convoluzionale può essere utilizzata per il riconoscimento di modelli in un dominio problematico in cui non esistono immagini preesistenti, ad esempio rappresentando graficamente dati astratti? Sarebbe sempre meno efficiente? Questo sviluppatore afferma che lo sviluppo attuale potrebbe andare oltre, ma non se ci fosse un limite al ...





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Quali sono le caratteristiche del collo di bottiglia?
Nel post del blog Creazione di potenti modelli di classificazione delle immagini utilizzando pochissimi dati , vengono menzionate le funzionalità del collo di bottiglia. Quali sono le caratteristiche del collo di bottiglia? Cambiano con l'architettura utilizzata? Sono l'output finale degli strati convoluzionali prima dello strato completamente connesso? Perché si chiamano ...

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Quale strato consuma più tempo nell'allenamento della CNN? Livelli di convoluzione vs livelli FC
In Convolutional Neural Network, quale strato consuma il massimo tempo in allenamento? Livelli di convoluzione o livelli completamente connessi? Possiamo prendere l'architettura AlexNet per capirlo. Voglio vedere l'interruzione del tempo del processo di allenamento. Voglio un confronto dei tempi relativi in ​​modo che possiamo prendere qualsiasi configurazione GPU costante.





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