C-nn (Convolutional Neural Networks, ConvNet)

Konvolyutsion qatlam CNN ning asosiy qurilish blokidir. U tarmoqning hisoblash yukining asosiy qismini o'z zimmasiga oladi. Ushbu daraja ikkita matritsa o'rtasida nuqta mahsulotini bajaradi, bu yerda bitta matritsa o'rganish parametrlari to'plamidir, aks holda yadro deb ataladi, ikkinchisi esa idrok maydonining cheklangan qismidir. Yadro fazoviy jihatdan tasvirdan kichikroq, lekin chuqurroqdir. Bu shuni anglatadiki, agar tasvir uchta RGB kanalidan iborat bo'lsa, yadroning balandligi va kengligi fazoviy jihatdan kichik bo'ladi, lekin chuqurlik barcha uchta kanal bo'ylab tarqaladi:

Oldinga o'tish paytida yadro tasvirning balandligi va kengligi bo'ylab siljiydi va bu qabul qiluvchi sohaning tasvirini yaratadi. Bu tasvirning har bir fazoviy pozitsiyasida yadro reaktsiyasini beruvchi faollashtirish xaritasi deb nomlanuvchi tasvirning ikki o'lchovli tasvirini yaratadi. Yadroning siljish hajmi qadam deb ataladi.

Oldinga o'tish paytida yadro tasvirning balandligi va kengligi bo'ylab siljiydi va bu qabul qiluvchi sohaning tasvirini yaratadi. Bu tasvirning har bir fazoviy pozitsiyasida yadro reaktsiyasini beruvchi faollashtirish xaritasi deb nomlanuvchi tasvirning ikki o'lchovli tasvirini yaratadi. Yadroning siljish hajmi qadam deb ataladi.

Agar bizda W x W x D o'lchamdagi kirish ma'lumotlari va fazoviy o'lchami F bo'lgan yadrolar soni, S qadam va to'ldirish P bo'lsa, u holda chiqish qatlamining o'lchamini quyidagi formula bilan aniqlash mumkin:

Bu yerda, - chiqish qatlami o’lchami
W – kirish qarlami o’lchami
F – fazoviy o’lcham
P – chekinishlar soni
S - qadamlar

Biz Wout x Wout x Dout chiqish ruxsatini olamiz.

Birlashtiruvchi qatlam

Birlashtiruvchi qatlam ma'lum joylarda tarmoqning chiqishlarini almashtiradi va eng yaqin chiqishlarning umumiy statistikasini oladi.Bu ko'rinishning fazoviy o'lchamini kamaytirishga yordam beradi, bu esa talab qilinadigan hisoblash miqdori va og'irliklarni kamaytiradi. Birlashma operatsiyasi har bir ko'rish fragmenti uchun alohida ko'rib chiqiladi.