Convolutional Neural Network ภาษา ไทย - เรียนรู้และทำความเข้าใจเรื่อง Convolutional Neural Network (Cnn) คืออะไร - Glurgeek.Com
1 - ตัวเลือกช่องว่างภายในและช่องว่างภายในเป็นศูนย์ใน Conv2D ใน Keras ตัวอย่างที่ 2.
Definition
ใช้ภาพ 6 * 6 * 1 เป็นตัวอย่าง (1 หมายถึงจำนวนช่องสีในกรณีนี้เราถือว่าเป็นภาพสีเทา) ตัวอย่างที่ 1 - การดำเนินการ Convolutional ที่นี่ตัวกรอง 3 * 3 (เรียกอีกอย่างว่า เคอร์เนล 3 * 3 คือขนาดเคอร์เนล) ตัวเลขในตัวกรองบอกว่าเป็นเครื่องตรวจจับขอบและจะดึงคุณสมบัติขอบออกจากอินพุตต้นฉบับ ตัวกรองจะเชื่อมต่อกับภาพอินพุตและส่งออกภาพเด่น กระบวนการ Convolution แสดงไว้ในตัวอย่างที่ 1 จะทราบขนาดของรูปภาพที่แนะนำได้อย่างไร?
การทำงานของ Convolutional Neural Network (CNN) และสถาปัตยกรรม AlexNet
ImageNet เป็นชุดข้อมูลของภาพความละเอียดสูงที่มีป้ายกำกับมากกว่า 15 ล้านภาพซึ่งอยู่ในหมวดหมู่ประมาณ 22, 000 หมวดหมู่" ² ใน ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) ซึ่ง AlexNet เข้าร่วมจะใช้ชุดย่อยของ ImageNet ซึ่งประกอบด้วยรูปภาพประมาณ 1, 000 ภาพในแต่ละหมวดหมู่ 1, 000 รายการ มีภาพการฝึกอบรมประมาณ 1.
Neural Network แบบขอสั้นๆ - YouTube
และฟังก์ชันการสูญเสีย sparse_categorical_crossentropy (เนื่องจากเราไม่ได้ใช้การเข้ารหัสแบบร้อนแรงเพียงครั้งเดียว) จากนั้นเราได้ฝึกฝนโมเดลเป็น batch_size=64 เวลา 10 ยุค ในตอนท้ายของ 10 ยุคแบบจำลองของเรามีความแม่นยำในการฝึกอบรม 0. 9444 และความแม่นยำในการตรวจสอบ / ทดสอบที่ 0.
Local Response Normalization เหตุใด AlexNet จึงจำเป็นต้องมีการปรับมาตรฐานการตอบสนองในพื้นที่ ใช้ ReLU ซึ่งเป็นฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ไม่อิ่มตัวกล่าวคือ ReLU ไม่มีขอบเขตบนของค่า แนะนำ" การยับยั้งด้านข้าง" เพื่อกระตุ้นให้เกิดการแข่งขันระหว่างเซลล์ประสาท ก่อน ReLU non-linearity ประสิทธิภาพของการตอบสนองปกติในท้องถิ่นเป็นอย่างไร? อัตราความผิดพลาดสูงสุด-1: ลดลง 1. 4% (อัตราความผิดพลาดด้านบน-1: ร้อยละของเวลาที่ลักษณนามไม่ให้ชนชั้นที่ถูกต้องคะแนนสูงสุด) อัตราข้อผิดพลาด 5 อันดับแรก: ลดลง 1. 2% ( อัตราข้อผิดพลาด 5 อันดับแรก: เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่ตัวจำแนกไม่รวมคลาสที่ถูกต้องจากการคาดเดา 5 อันดับแรก) 3. การซ้อนทับซ้อนกันของเลเยอร์ ตามที่กล่าวไว้ข้างต้นการรวมเลเยอร์ช่วยลดมิติของภาพ ฟังก์ชันเลเยอร์พูลที่ทับซ้อนกันจะทำงานในลักษณะที่คล้ายคลึงกันยกเว้นว่าตัวกรองที่อยู่ติดกันจะบล็อกซึ่งการดำเนินการรวมพูลซ้อนทับกัน ประสิทธิภาพของเลเยอร์พูลที่ทับซ้อนกันเป็นอย่างไร? อัตราความผิดพลาดอันดับ 1: ลดลง 0. 4% ³ อัตราข้อผิดพลาด 5 อันดับแรก: ลดลง 0.
- Convolutional neural network ภาษา ไทย model
- Convolutional neural network ภาษา ไทย 4
- Convolutional neural network ภาษา ไทย 8
- Convolutional neural network ภาษา ไทย 3
- Convolutional neural network ภาษา ไทย 1
- Exciter 155 [2021] - ภาพรวมข้อมูลผลิตภัณฑ์ | YAMAHA | บริษัท ไทยยามาฮ่ามอเตอร์ จำกัด
- พา สปอร์ต ใช้ อะไร บ้าง 261.html
- ชีส ราด เฟ รน ฟ ราย แม็คโคร
- สาย micro usb to hdmi ราคา
- Convolutional neural network ภาษา ไทย login
- แม็ ก te37 ขอบ 18 ก้าน ตรง สี ดำ
- รีวิวปาหนัน กระบี่ รีสอร์ท - โปรโมชั่นโรงแรม 4 ดาวในกระบี่ | Trip.com