Was macht ein Dense Layer?
Der Klassifizierer ist der letzte Schritt in einem CNN. Dieser wird als Dense Layer bezeichnet, welcher ein gewöhnlicher Klassifizierer für neuronale Netze ist. Der Dense Layer tastet sich von der Poolingschicht aus abwärts. In dieser Schicht ist jeder Knoten mit jedem Knoten in der vorhergehenden Ebene verbunden.
Was macht ReLu?
Die ReLu ist die am häufigsten verwendete Aktivierungsfunktion in Neuronalen Netzen mit Klassifikationsproblemen. Diese Funktion gibt eine Null zurück, wenn sie eine Negative Eingabe empfängt. Ist die Eingabe positiv so gibt die ReLu genau diesen Wert weiter.
Was ist Max Pooling?
Mit Abstand am stärksten verbreitet ist das Max-Pooling, wobei aus jedem 2 × 2 Quadrat aus Neuronen des Convolutional Layers nur die Aktivität des aktivsten (daher „Max“) Neurons für die weiteren Berechnungsschritte beibehalten wird; die Aktivität der übrigen Neuronen wird verworfen (siehe Bild).
Was bedeutet ReLU?
Eine Einheit, die den Rectifier verwendet, wird auch als „rectified linear unit“ (ReLU) bezeichnet.
Warum ReLU?
Der entscheidende Vorteil ist, dass das Verschwinden von der Multiplikation der Farbverläufe und nicht von den Farbverläufen selbst herrührt. Ich verstehe die Vorteile von ReLU, bei dem tote Neuronen während der Rückübertragung vermieden werden.
Wie funktionieren Convolutional Neural Networks?
Ein Convolutional Neural Network erkennt mit seinen Filtern ortsunabhängig Strukturen in den jeweiligen Input Daten. Auf der ersten Ebene werden die Filter dabei von einfachen Strukturen wie Linien, Kanten und Farbtupfern aktiviert. Die Art der Filter wird dabei nicht vorgegeben, sondern vom Netz gelernt.
What is the filter value of a CNN?
The filter value are learnt during training (i.e. during backpropagation). Hence, the individual values of the filters are often called the weights of a CNN.
How do filters work in convolutional networks?
Initial layers of a convolutional network extract high-level features from the image, so use fewer filters. As we build further deeper layers, we increase the number of filters to twice or thrice the size of the filter of the previous layer. Filters of the deeper layers learn more features but are computationally very intensive.
How does a CNN work?
The CNN works out what each filter should look like automatically. This is done through the backpropagation procedure. Without getting heavy into the math of it all, essentially every time a training example (or a batch of examples) goes through the network, the values inside each filter get updated by some small amount.
What is a feature map in CNNs?
First of all, feature maps are the output of the convolution after an activation function (e.g. ReLU or sigmoid) is applied, not the matrix that the image is convolved with. Usually, this is called a filter. The magical thing about CNNs is that we don’t know what the filters should look like for any given problem.