Neyron tarmoq asoslari va uni chuqur o'rganish

Входной слой

Входной слой – это то место, куда загружаются и где хранятся исходные данные обрабатываемого сетью изображения. Эти данные характеризуются шириной, высотой и числом каналов. Обычно каналов три, по числу RGB-компонент каж-дого пикселя.

122  Основные архитектуры глубоких сетей
Сверточные слои

Сверточные слои – основные строительные блоки в архитектуре СНС. Как показа-но на рис. 4.11, сверточные слои преобразуют входные данные, воздействуя на не-большой участок (патч) локально связанных нейронов предыдущего уровня. Слой вычисляет свертку области нейронов входного слоя и локальных весов.

	Фильтр	Значение активации
Входная область		Сверточный слой	Выходная область активации
(выделен участок, к которому		(выделен столбик нейронов)
применяется фильтр)

Рис. 4.11  Сверточный слой с входной и выходной областями

Результат на выходе обычно имеет такие же (или меньшие) пространственные измерения, но размерность по глубине иногда больше. Рассмотрим основную операцию, выполняемую этими слоями, – свертку.

Свертка

Математически операция свертки описывает правило объединения двух ин-формационных массивов. Она важна в физике и в математике и посредством преобразования Фурье перекидывает мост между пространственно-временной

0. 
   частотной областями. Мы получаем вход, применяем к нему ядро свертки и по-лучаем на выходе карту признаков.
   

Показанная на рис. 4.12 операция свертки является детектором признаков в СНС. Входом свертки могут быть исходные данные или карта признаков, вы-численная другой сверткой. Часто она интерпретируется как фильтр, с помощью которого ядро отфильтровывает из данных определенные виды информации; например, фильтр границ пропускает только информацию о присутствующих

в изображении­ границах.

Признак
Ядро

Входные данные