შეყვანის არხების რაოდენობა, რომელიც არის nn.Conv2d ფუნქციის პირველი პარამეტრი PyTorch-ში, მიუთითებს მახასიათებლების რუკების ან არხების რაოდენობაზე შეყვანის სურათზე. ის პირდაპირ არ არის დაკავშირებული გამოსახულების "ფერადი" მნიშვნელობების რაოდენობასთან, არამედ წარმოადგენს მკაფიო მახასიათებლების ან შაბლონების რაოდენობას, საიდანაც ქსელს შეუძლია ისწავლოს.
კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში (CNN), თითოეული ფენა შედგება მრავალი ფილტრისგან ან ბირთვისგან, რომლებიც შერწყმულია შეყვანის სურათთან ფუნქციების ამოსაღებად. ეს ფილტრები პასუხისმგებელნი არიან შეყვანის მონაცემებში არსებული სხვადასხვა შაბლონების ან მახასიათებლების შესწავლაზე. შეყვანის არხების რაოდენობა განსაზღვრავს ფენაში გამოყენებული ფილტრების რაოდენობას.
ამ კონცეფციის გასაგებად, მოდით განვიხილოთ მაგალითი. დავუშვათ, გვაქვს RGB გამოსახულება 32×32 ზომებით. სურათზე თითოეულ პიქსელს აქვს სამი ფერის არხი - წითელი, მწვანე და ლურჯი. ამრიგად, შეყვანის სურათს აქვს სამი შეყვანის არხი. თუ ამ სურათს გადავიტანთ კონვოლუციურ ფენაში 16 შეყვანის არხით, ეს ნიშნავს, რომ ფენას ექნება 16 ფილტრი, რომელთაგან თითოეული გადაირევა შეყვანის სურათთან სხვადასხვა ფუნქციების ამოსაღებად.
მრავალი შეყვანის არხის არსებობის მიზანია შეყვანილი მონაცემების სხვადასხვა ასპექტების ან მახასიათებლების აღება. სურათების შემთხვევაში, თითოეული არხი შეიძლება განიხილებოდეს, როგორც განსხვავებული ფუნქციური რუკა, რომელიც აღწერს კონკრეტულ ნიმუშებს, როგორიცაა კიდეები, ტექსტურები ან ფერები. მრავალი შეყვანის არხის არსებობით, ქსელს შეუძლია შეიტყოს შეყვანის მონაცემების უფრო რთული წარმოდგენები.
შეყვანის არხების რაოდენობა ასევე გავლენას ახდენს კონვოლუციურ ფენაში პარამეტრების რაოდენობაზე. ფენის თითოეული ფილტრი არის წონის მცირე მატრიცა, რომელიც ისწავლება ვარჯიშის პროცესში. ფენაში პარამეტრების რაოდენობა განისაზღვრება ფილტრების ზომით და შემავალი და გამომავალი არხების რაოდენობით. შეყვანის არხების რაოდენობის გაზრდა ზრდის პარამეტრების რაოდენობას, რამაც შეიძლება ქსელი გახადოს უფრო ექსპრესიული, მაგრამ ასევე გამოთვლით უფრო ძვირი.
შეყვანის არხების რაოდენობა nn.Conv2d ფუნქციაში წარმოადგენს მახასიათებლის რუქების ან არხების რაოდენობას შეყვანის სურათზე. ის განსაზღვრავს კონვოლუციურ ფენაში გამოყენებული ფილტრების რაოდენობას და გავლენას ახდენს ქსელის უნარზე, ისწავლოს შეყვანილი მონაცემების რთული წარმოდგენები.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები კონვოლუციური ნერვული ქსელი (CNN):
- რა არის შექმნილი ყველაზე დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელი?
- რა არის გამომავალი არხები?
- რა არის რამდენიმე გავრცელებული ტექნიკა ტრენინგის დროს CNN-ის მუშაობის გასაუმჯობესებლად?
- რა მნიშვნელობა აქვს სერიის ზომას CNN-ის ტრენინგში? როგორ მოქმედებს ეს სასწავლო პროცესზე?
- რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემების დაყოფა სასწავლო და ვალიდაციის ნაკრებებად? რამდენი მონაცემია, როგორც წესი, გამოყოფილი ვალიდაციისთვის?
- როგორ მოვამზადოთ ტრენინგის მონაცემები CNN-ისთვის? ახსენით ჩართული ნაბიჯები.
- რა არის ოპტიმიზატორისა და დაკარგვის ფუნქციის დანიშნულება კონვოლუციური ნერვული ქსელის (CNN) ტრენინგში?
- რატომ არის მნიშვნელოვანი CNN-ის ტრენინგის დროს შეყვანის მონაცემების ფორმის მონიტორინგი სხვადასხვა ეტაპზე?
- შესაძლებელია თუ არა კონვოლუციური ფენების გამოყენება სურათების გარდა სხვა მონაცემებისთვის? მიეცით მაგალითი.
- როგორ შეგიძლიათ განსაზღვროთ CNN-ის ხაზოვანი ფენების შესაბამისი ზომა?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი Convolution ნეირონულ ქსელში (CNN)