Ми дослідимо згорткові нейронні мережі (CNN) з математичної точки зору та реалізуємо код для цього.
Чому CNN?
Згорткові нейронні мережі (CNN) є основним вибором для задач класифікації зображень. Вони автоматично навчаються розпізнавати особливості зображень, тренувальні дані, і використовують ці особливості для класифікації нових, невидимих раніше зображень, тестових даних.
Термінологія
- Вхід — Зображення у вигляді сітки, де кожен осередок представляє піксельні дані.
- Фільтр — CNN автоматично вчиться виділяти різні особливості на зображенні шляхом застосування фільтрів або навчання ваг для різних частин зображення. Пізніше ми розглянемо це детальніше.
Згортка та кореляція або перехресна кореляція
Ми застосовуємо фільтр до вхідного зображення, ковзаючи ним по зображенню. У процесі ми множимо сусідні значення і підсумовуємо їх, щоб отримати нові значення для фільтрованої області зображення. Ця операція часто плутається із згорткою, але насправді це операція, яка називається кореляцією.
Кореляція
Перекладено з: Convolutional Neural Network from scratch