सामग्री
प्रश्नः
मॅक्स पूलिंग अलेक्सनेटला इमेज प्रोसेसिंगसाठी उत्तम तंत्रज्ञान कसे बनवते?
उत्तरः
अलेक्झनेट, एक अभिनव कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क, जास्तीत जास्त पूलिंगची संकल्पना एकापेक्षा जास्त कॉन्व्ह्यूशनल लेयर्ससह जटिल मॉडेलमध्ये घातली गेली आहे, अंशतः फिटिंगसाठी मदत करण्यासाठी आणि तंत्रिका नेटवर्क ज्या तज्ज्ञांच्या म्हणण्यानुसार प्रतिमांसह कार्य करते त्या कार्यास सुव्यवस्थित करण्यासाठी. एक “नॉन-रेषीय डाउनसंपलिंग रणनीती.”
२०१२ आयएलएसव्हीआरसी (इमेजनेट लार्ज-स्केल व्हिज्युअल रिकग्निशन चॅलेंज) जिंकून अ‍ॅलेक्सनेटला व्यापकपणे सीएनएन मानले जाते, जे मशीन लर्निंग आणि न्यूरल नेटवर्क प्रोग्रेससाठी पाणलोट कार्यक्रम म्हणून पाहिले जाते (काही जण त्यास कॉम्प्यूटर व्हिजनचे “ऑलिम्पिक” म्हणतात ).
नेटवर्कच्या चौकटीत, जेथे प्रशिक्षण दोन जीपीयूमध्ये विभागले गेले आहे, तेथे पाच कॉन्व्होल्यूशनल लेयर्स, तीन पूर्णपणे कनेक्ट केलेल्या स्तर आणि काही जास्तीत जास्त पूलिंग अंमलबजावणी आहेत.
मूलत:, मॅक्स पूलिंग न्यूरॉन्सच्या संग्रहातून आउटपुटचा "पूल" घेते आणि त्यास नंतरच्या लेयरच्या मूल्यांवर लागू करते. हे समजण्याचा दुसरा मार्ग म्हणजे जास्तीत जास्त पूलिंग दृष्टीकोन मॉडेलला अधिक योग्यरित्या बसविण्यासाठी फायद्यासाठी मूल्ये एकत्रित आणि सुलभ करू शकतो.
कमाल पूलिंग गणना ग्रेडियंटस मदत करू शकते. कोणी असे म्हणू शकते की ते “मोजणीचे ओझे कमी करते” किंवा “ओव्हरफिटिंगला कमी करते” - डाउनसॅम्पलिंगच्या माध्यमातून जास्तीत जास्त पूलिंग "डायमॅनिटीलिटी रिडक्शन" म्हणून संबोधले जाते.
आयामी कमी करणे एक न्यूरल नेटवर्कद्वारे चालवणे कठीण आहे अशा ओव्हरकोम्प्लिकेटेड मॉडेलच्या मुद्दयाशी संबंधित आहे. एक लहान आकाराचे लहान आकाराचे लहान आकृती असलेल्या या जटिल आकाराची आणि या बिंदूच्या प्रत्येक थोड्याशा डेटा पॉईंटद्वारे प्रतिनिधित्व करा. परिमाण कमी करण्यासह, अभियंते मशीन लर्निंग प्रोग्रामला “झूम कमी” करण्यास किंवा कमी डेटा पॉईंट्सचा नमुना घेण्यास, संपूर्ण मॉडेल संपूर्ण बनविण्यास मदत करीत आहेत. म्हणूनच जर आपण जास्तीत जास्त पूलिंग लेयर आणि त्याचे आउटपुट पाहिले तर आपण कधीकधी आयामी कमी करण्याच्या धोरणाशी सुसंगत पिक्सिलेशन पाहू शकता.
अ‍ॅलेक्सनेट रेक्टीफाइड रेखीय युनिट्स (रेएलयू) नावाचे फंक्शन देखील वापरतो आणि सीएनएनद्वारे प्रतिमांवर प्रक्रिया करण्याच्या या तंत्रासाठी मॅक्स पूलिंग पूरक असू शकते.
अ‍ॅलेक्सनेटचे विशिष्ट बांधकाम दर्शविण्यासाठी तज्ञ आणि प्रकल्पात समाविष्ट असलेल्यांनी विपुल व्हिज्युअल मॉडेल्स, समीकरणे आणि इतर तपशील वितरित केले आहेत, परंतु सर्वसाधारण अर्थाने आपण एकाधिक कृत्रिम न्यूरॉन्सचे उत्पादन एकत्रित किंवा एकत्रित करण्यासाठी मॅक्स पूलिंगबद्दल विचार करू शकता. ही रणनीती सीएनएनच्या एकूणच बांधकामाचा भाग आहे, जी अत्याधुनिक मशीन व्हिजन आणि प्रतिमा वर्गीकरण समानार्थी बनली आहे.