Aplatissement
Passage de l’extraction de caractéristiques à la classification
Après que les couches de convolution et de pooling ont extrait les caractéristiques essentielles d’une image, l’étape suivante dans un réseau de neurones convolutifs (CNN) est la classification. Étant donné que les couches entièrement connectées nécessitent une entrée unidimensionnelle, il est nécessaire de convertir les cartes de caractéristiques multidimensionnelles dans un format adapté à la classification.
Conversion des cartes de caractéristiques en vecteur 1D
Le flattening est le processus qui consiste à remodeler la sortie des couches de convolution et de pooling en un seul vecteur long. Si une carte de caractéristiques a des dimensions X × Y × Z
, le flattening la transforme en un 1D array
de longueur X × Y × Z
.
Par exemple, si la carte de caractéristiques finale a des dimensions 7 × 7 × 64
, le flattening la convertit en un vecteur de dimension (7 × 7 × 64) = 3136-dimensional
. Cela permet aux couches entièrement connectées de traiter efficacement les caractéristiques extraites.

Importance de l'aplatissement avant l'entrée dans les couches entièrement connectées
Les couches entièrement connectées fonctionnent selon une structure de réseau de neurones standard, où chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche suivante. Sans aplatissement, le modèle ne peut pas interpréter correctement la structure spatiale des cartes de caractéristiques. L'aplatissement garantit :
- Transition adéquate de la détection de caractéristiques vers la classification ;
- Intégration fluide avec les couches entièrement connectées ;
- Apprentissage efficace en préservant les motifs extraits pour la prise de décision finale.
En aplatissant les cartes de caractéristiques, les CNN peuvent exploiter les caractéristiques de haut niveau apprises lors de la convolution et du pooling, permettant une classification précise des objets dans une image.
1. Pourquoi l'aplatissement est-il nécessaire dans un CNN ?
2. Si une carte de caractéristiques a des dimensions 10 × 10 × 32, quelle sera la taille de la sortie aplatie ?
Merci pour vos commentaires !
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Can you explain how flattening is implemented in popular deep learning frameworks?
Why is it important to preserve the spatial structure before flattening?
What happens if we skip the flattening step in a CNN?
Awesome!
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Passage de l’extraction de caractéristiques à la classification
Après que les couches de convolution et de pooling ont extrait les caractéristiques essentielles d’une image, l’étape suivante dans un réseau de neurones convolutifs (CNN) est la classification. Étant donné que les couches entièrement connectées nécessitent une entrée unidimensionnelle, il est nécessaire de convertir les cartes de caractéristiques multidimensionnelles dans un format adapté à la classification.
Conversion des cartes de caractéristiques en vecteur 1D
Le flattening est le processus qui consiste à remodeler la sortie des couches de convolution et de pooling en un seul vecteur long. Si une carte de caractéristiques a des dimensions X × Y × Z
, le flattening la transforme en un 1D array
de longueur X × Y × Z
.
Par exemple, si la carte de caractéristiques finale a des dimensions 7 × 7 × 64
, le flattening la convertit en un vecteur de dimension (7 × 7 × 64) = 3136-dimensional
. Cela permet aux couches entièrement connectées de traiter efficacement les caractéristiques extraites.

Importance de l'aplatissement avant l'entrée dans les couches entièrement connectées
Les couches entièrement connectées fonctionnent selon une structure de réseau de neurones standard, où chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche suivante. Sans aplatissement, le modèle ne peut pas interpréter correctement la structure spatiale des cartes de caractéristiques. L'aplatissement garantit :
- Transition adéquate de la détection de caractéristiques vers la classification ;
- Intégration fluide avec les couches entièrement connectées ;
- Apprentissage efficace en préservant les motifs extraits pour la prise de décision finale.
En aplatissant les cartes de caractéristiques, les CNN peuvent exploiter les caractéristiques de haut niveau apprises lors de la convolution et du pooling, permettant une classification précise des objets dans une image.
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2. Si une carte de caractéristiques a des dimensions 10 × 10 × 32, quelle sera la taille de la sortie aplatie ?
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