Лекция 9. Сверточные нейронные сети

Они случайные

Они одинаковые

Они увеличиваются с каждым шагом

Они уменьшаются к краям изображения

$$3\cdot n$$

$$9\cdot n$$

$$10\cdot n$$

$$12\cdot n$$

Цветовые гаммы

Размеры объектов

Характерные участки в соответствии с конфигурацией весов

Только центральную часть изображения

Перемножаются

Вычитаются

Складываются

Делятся

$$5\times5$$

$$7\times7$$

$$9\times9$$

$$11\times11$$

Сохраняет средние значения признаков

Лучше выделяет границы объектов

Сохраняет наиболее выраженные признаки

Уменьшает время вычислений

Вектор

Матрица

Тензор

Список

добавление случайных значений по краям

сохранение исходного размера изображения

уменьшение размера изображения вдвое

автоматический подбор размера padding

только Conv2D и MaxPooling2D

только Dense и Flatten

Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten

все слои из tensorflow.keras.layers

$$binary_-crossentropy$$

$$categorical_-crossentropy$$

$$mse$$

$$mae$$