Q:
Wie macht Max Pooling AlexNet zu einer großartigen Technologie für die Bildverarbeitung?
EIN:In AlexNet, einem innovativen neuronalen Faltungsnetzwerk, wird das Konzept des Max-Pooling in ein komplexes Modell mit mehreren Faltungsschichten eingefügt, um teilweise die Anpassung und Rationalisierung der Arbeit des neuronalen Netzwerks bei der Arbeit mit Bildern zu erleichtern, die Experten nennen eine "nichtlineare Downsampling-Strategie".
AlexNet gilt weithin als ein großartiger CNN, der 2012 die ILSVRC (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge) gewonnen hat. Diese Veranstaltung gilt als Wendepunkt für maschinelles Lernen und den Fortschritt des neuronalen Netzwerks (manche nennen sie die „Olympischen Spiele“ des Computer-Sehens) ).
Im Rahmen des Netzwerks, in dem das Training in zwei GPUs aufgeteilt ist, gibt es fünf Faltungsschichten, drei vollständig verbundene Schichten und einige Implementierungen für maximales Pooling.
Im Wesentlichen wird beim Max-Pooling der „Pool“ von Ausgaben aus einer Sammlung von Neuronen verwendet und auf die Werte einer nachfolgenden Ebene angewendet. Ein anderer Weg, dies zu verstehen, ist, dass ein Max-Pooling-Ansatz Werte konsolidieren und vereinfachen kann, um das Modell angemessener anzupassen.
Max. Pooling kann beim Berechnen von Verläufen helfen. Man könnte sagen, dass es "die Rechenlast reduziert" oder "die Überanpassung verkleinert" - durch Downsampling wird beim Max-Pooling das aktiviert, was als "Dimensionsreduktion" bezeichnet wird.
Die Dimensionalitätsreduktion befasst sich mit dem Problem, ein überkompliziertes Modell zu haben, das schwer durch ein neuronales Netzwerk zu führen ist. Stellen Sie sich eine komplexe Form mit vielen kleinen gezackten Konturen vor, und jedes kleine Stück dieser Linie wird durch einen Datenpunkt dargestellt. Mit der Dimensionsreduzierung helfen die Ingenieure dem maschinellen Lernprogramm, weniger Datenpunkte zu verkleinern oder abzutasten, um das Modell insgesamt einfacher zu gestalten. Wenn Sie sich eine Max-Pooling-Ebene und ihre Ausgabe ansehen, können Sie manchmal eine einfachere Pixelung erkennen, die einer Strategie zur Reduzierung der Dimensionalität entspricht.
AlexNet verwendet auch eine Funktion, die als gleichgerichtete Lineareinheiten (ReLU) bezeichnet wird, und Max-Pooling kann diese Technik bei der Verarbeitung von Bildern durch das CNN ergänzen.
Experten und Projektbeteiligte haben zahlreiche visuelle Modelle, Gleichungen und andere Details geliefert, um den spezifischen Aufbau von AlexNet zu veranschaulichen. Im Allgemeinen können Sie sich jedoch vorstellen, dass Max-Pooling die Ausgabe mehrerer künstlicher Neuronen zusammenführt oder konsolidiert. Diese Strategie ist Teil des Gesamtaufbaus des CNN, der zum Synonym für modernste Bildverarbeitung und Bildklassifizierung geworden ist.
