La nombro da enigkanaloj, kiu estas la unua parametro de la nn.Conv2d-funkcio en PyTorch, rilatas al la nombro da trajtomapoj aŭ kanaloj en la eniga bildo. Ĝi ne estas rekte rilatita al la nombro da "koloraj" valoroj de la bildo, sed prefere reprezentas la nombron da apartaj ecoj aŭ padronoj de kiuj la reto povas lerni.
En konvolucia neŭrala reto (CNN), ĉiu tavolo konsistas el multoblaj filtriloj aŭ kernoj kiuj estas kunigitaj kun la eniga bildo por ĉerpi trajtojn. Ĉi tiuj filtriloj respondecas pri lernado de malsamaj ŝablonoj aŭ funkcioj ĉeestantaj en la enirdatumoj. La nombro da enirkanaloj determinas la nombron da filtriloj uzataj en la tavolo.
Por kompreni ĉi tiun koncepton, ni konsideru ekzemplon. Supozu, ke ni havas RGB-bildon kun dimensioj 32×32. Ĉiu pikselo en la bildo havas tri kolorkanalojn - ruĝan, verdan kaj bluan. Tial, la eniga bildo havas tri enirkanalojn. Se ni pasas ĉi tiun bildon tra konvolucia tavolo kun 16 enirkanaloj, tio signifas, ke la tavolo havos 16 filtrilojn, ĉiu el kiuj konvolvos kun la eniga bildo por ĉerpi malsamajn trajtojn.
La celo de havado de multoblaj enigkanaloj estas kapti malsamajn aspektojn aŭ karakterizaĵojn de la enirdatenoj. Koncerne bildojn, ĉiu kanalo povas esti vidita kiel malsama trajtomapo kaptante specifajn ŝablonojn, kiel randoj, teksturoj aŭ koloroj. Havante multoblajn enirkanalojn, la reto povas lerni pli kompleksajn reprezentadojn de la enirdatenoj.
La nombro da enirkanaloj ankaŭ influas la nombron da parametroj en la konvolucia tavolo. Ĉiu filtrilo en la tavolo estas malgranda matrico de pezoj, kiu estas lernita dum la trejnado. La nombro da parametroj en la tavolo estas determinita de la grandeco de la filtriloj kaj la nombro de enigo kaj eligo kanaloj. Pliigi la nombron da enigkanaloj pliigas la nombron da parametroj, kiuj povas igi la reton pli esprimplena sed ankaŭ pli kompute multekosta.
La nombro da enigkanaloj en la nn.Conv2d-funkcio reprezentas la nombron da trajtomapoj aŭ kanaloj en la eniga bildo. Ĝi determinas la nombron da filtriloj uzitaj en la konvolucia tavolo kaj influas la kapablon de la reto lerni kompleksajn reprezentadojn de la enirdatenoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Konvola neŭrala reto (CNN):
- Kio estas la plej granda konvolucia neŭrala reto farita?
- Kio estas la eligkanaloj?
- Kio estas kelkaj oftaj teknikoj por plibonigi la agadon de CNN dum trejnado?
- Kio estas la signifo de la aro-grandeco en trejnado de CNN? Kiel ĝi influas la trejnadon?
- Kial gravas dividi la datumojn en arojn de trejnado kaj validigo? Kiom da datumoj estas kutime asignitaj por validumado?
- Kiel ni preparas la trejnajn datumojn por CNN? Klarigu la paŝojn implikitajn.
- Kio estas la celo de la optimumigilo kaj perda funkcio en trejnado de konvolucia neŭrala reto (CNN)?
- Kial gravas monitori la formon de la enigo-datumoj en malsamaj stadioj dum trejnado de CNN?
- Ĉu konvoluciaj tavoloj povas esti uzataj por datumoj krom bildoj? Donu ekzemplon.
- Kiel vi povas determini la taŭgan grandecon por la liniaj tavoloj en CNN?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Convolution-neŭrala reto (CNN)