Tamanho do mapa de características em redes neurais convolucionais

Compreendendo o Tamanho do Mapa de Recursos em Redes Neurais Convolucionais

As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) tornaram se uma pedra angular no campo do aprendizado profundo, particularmente para tarefas envolvendo reconhecimento de imagens e vídeos. Um aspecto crítico da arquitetura das CNNs é o tamanho do mapa de características, que passa por transformações em cada camada convolucional. Saber como calculá lo é fundamental para construir modelos eficazes.

A Fórmula

O tamanho do mapa de características após uma camada convolucional em uma CNN é determinado usando a seguinte fórmula:

outputSize = (inputSize - kernelSize + 2 * padding) / stride + 1

Aqui está uma análise de cada parâmetro envolvido:

• tamanhoDeEntradaO tamanho do mapa de características de entrada (medido em pixels).
• tamanhoDoNúcleoO tamanho do kernel convolucional (medido em pixels).
• margem internaO número de pixels zero adicionados à borda da entrada (medido em pixels).
• passoO número de pixels pelo qual o núcleo se move através do mapa de características de entrada (medido em pixels).

Entradas e Saídas

Entradas

• tamanhoDeEntradaInteiro, número de pixels (px).
• tamanhoDoNúcleoInteiro, número de pixels (px).
• margem internaInteiro, número de pixels (px).
• passoInteiro, número de pixels (px).

Saída

• tamanhoDeSaídaInteiro, número de pixels (px).

Exemplo da vida real

Considere um caso de uso popular onde você tem uma imagem de entrada de tamanho 224x224 pixels. Você aplica uma camada convolucional com um tamanho de kernel de 3x3, preenchimento de 1 e um passo de 1. Aqui está como você calcula o tamanho do mapa de características:

inputSize: 224, kernelSize: 3, padding: 1, stride: 1

Inserindo esses valores em nossa fórmula:

outputSize = (224 - 3 + 2 * 1) / 1 + 1 = 224

O mapa de características resultante ainda terá 224x224 pixels.

Validação de Dados

Para que este cálculo funcione, todos os parâmetros de entrada devem ser maiores que zero. Além disso, assegure-se de que o stride seja um inteiro que divide o tamanho de entrada modificado (inputSize - kernelSize + 2 * padding) de forma uniforme, caso contrário, o tamanho do mapa de características não será um inteiro e a fórmula quebrará.

Valores de Exemplo:

• tamanhoDeEntrada= 32
• tamanhoDoNúcleo= 5
• margem interna= 2
• passo= 1
• tamanhoDeSaída= tamanho do mapa de características resultante

Por favor, forneça o texto que você gostaria de traduzir de inglês para português.

• tamanhoDeSaída= 32

Resumo

Calcular o tamanho do mapa de características em redes neurais convolucionais é crucial para a arquitetura e otimização do modelo. Ao entender e empregar corretamente a fórmula (tamanhoEntrada - tamanhoKernel + 2 * preenchimento) / passo + 1, cientistas de dados e engenheiros podem projetar redes mais eficientes, melhorando o desempenho e a eficácia.

Perguntas Frequentes (FAQs)

Seguindo estas diretrizes e compreendendo cada parâmetro, você pode aproveitar todo o potencial das Redes Neurais Convolucionais e otimizar seus modelos de aprendizado profundo de maneira eficiente.