Fully connected layer là gì

  -  

Bài này đang trình làng về convolutional neural network, sẽ tiến hành dùng Khi đầu vào của neural network là hình ảnh. Mọi bạn đề nghị đọc trước bài bác neural network với cách xử lý ảnh trước lúc bước đầu bài xích này.

Bạn đang xem: Fully connected layer là gì


Thiết lập bài toán

Gần đây Việc kiểm soát mã captphụ thân nhằm xác minh không hẳn robot của google bị chủ yếu robot thừa qua


*
Mô hình neural network.

Mỗi hidden layer được gọi là fully connected layer, tên gọi theo đúng ý nghĩa sâu sắc, từng node vào hidden layer được liên kết với toàn bộ các node vào layer trước. Cả mô hình được gọi là fully connected neural network (FCN).

Vấn đề của fully connected neural network với giải pháp xử lý ảnh

Nlỗi bài bác trước về giải pháp xử lý hình ảnh, thì ảnh màu 64*64 được màn trình diễn bên dưới dạng 1 tensor 64*64*3. Nên để thể hiện không còn văn bản của bức ảnh thì cần truyền vào input layer tất cả những px (64*64*3 = 12288). Nghĩa là input đầu vào layer tiếng gồm 12288 nodes.


*

Tuy nhiên hình họa color bao gồm tới 3 channels red, green, blue nên khi màn trình diễn ảnh bên dưới dạng tensor 3 chiều. Nên ta cũng trở thành khái niệm kernel là 1 trong những tensor 3D kích thước k*k*3.

Xem thêm: Area Code Vietnam Là Gì ? Bảng Zipcode Vietnam 2021 New Update


*
Sau pooling layer (2*2).Source: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

Có 2 một số loại pooling layer phổ cập là: max pooling cùng average pooling.


*
lấy ví dụ mô hình convolutional neural network. Source: https://www.easy-tensorflow.com/tf-tutorials/convolutional-neural-nets-cnns

Có thể coi cụ thể trong từng layer tại đây.


Mạng VGG 16

VGG16 là mạng convolutional neural network được đề xuất vì chưng K. Simonyan & A. Zisserman, University of Oxford. Model sau khi train vày mạng VGG16 đạt độ đúng chuẩn 92.7% top-5 test vào tài liệu ImageNet có 14 triệu hình hình họa thuộc 1000 lớp khác nhau. Giờ áp dụng kỹ năng ngơi nghỉ trên để đối chiếu mạng VGG 16.


Phân tích:

Convolutional layer: kích thước 3*3, padding=1, stride=1. Tại sao ko ghi stride, padding mà vẫn biết? Vì mang định đang là stride=1 cùng padding để cho output thuộc width với height với đầu vào.Pool/2 : max pooling layer với kích thước 2*23*3 conv, 64: thì 64 là số kernel áp dụng trong layer đấy, tuyệt depth của output của layer đấy.Càng các convolutional layer sau thì size width, height càng sút nhưng mà depth càng tăng.Sau khá nhiều convolutional layer và pooling layer thì tài liệu được flatten và bỏ vô fully connected layer.

Xem thêm: Tiểu Sử Shark Louis Nguyễn Là Ai ? Tiểu Sử Shark Louis Nguyễn Và Vợ

Bài sau mình vẫn giới thiệu về keras và lí giải sử dụng keras để áp dụng convolutional neural vào các áp dụng nhỏng thừa nhận diện số viết, dự đân oán góc dịch rời trong ô tô tự lái.



Search for:

Bài viết gần đây


Mục bài viết


Deep Learning cơ bạn dạng ©2021. All Rights Reserved. Powered by WordPress.Theme by Phoenix Web Solutions