Afvlakken
Overgang van Feature Extractie naar Classificatie
Nadat convolutionele en pooling-lagen essentiële kenmerken uit een afbeelding hebben geëxtraheerd, is de volgende stap in een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) classificatie. Omdat volledig verbonden lagen een eendimensionale invoer vereisen, moeten we de multidimensionale feature maps omzetten naar een formaat dat geschikt is voor classificatie.
Omzetten van Feature Maps naar een 1D-vector
Flattening is het proces waarbij de uitvoer van convolutionele en pooling-lagen wordt omgevormd tot één lange vector. Als een feature map de afmetingen X × Y × Z
heeft, zet flattening deze om in een 1D array
met lengte X × Y × Z
.
Als bijvoorbeeld de uiteindelijke feature map de afmetingen 7 × 7 × 64
heeft, zet flattening deze om in een (7 × 7 × 64) = 3136-dimensional
vector. Hierdoor kunnen de volledig verbonden lagen de geëxtraheerde kenmerken efficiënt verwerken.

Belang van Flattening vóór het doorgeven aan volledig verbonden lagen
Volledig verbonden lagen werken op een standaard neurale netwerkstructuur, waarbij elke neuron verbonden is met elke neuron in de volgende laag. Zonder flattening kan het model de ruimtelijke structuur van de feature maps niet correct interpreteren. Flattening zorgt voor:
- Juiste overgang van featuredetectie naar classificatie;
- Naadloze integratie met volledig verbonden lagen;
- Efficiënt leren door het behouden van geëxtraheerde patronen voor de uiteindelijke besluitvorming.
Door de feature maps te flattenen, kunnen CNN's gebruikmaken van hoog-niveau kenmerken die tijdens convolutie en pooling zijn geleerd, wat een nauwkeurige classificatie van objecten binnen een afbeelding mogelijk maakt.
1. Waarom is flattening noodzakelijk in een CNN?
2. Als een feature map afmetingen 10 × 10 × 32 heeft, wat is dan de grootte van de geflatteerde output?
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Awesome!
Completion rate improved to 3.45
Afvlakken
Veeg om het menu te tonen
Overgang van Feature Extractie naar Classificatie
Nadat convolutionele en pooling-lagen essentiële kenmerken uit een afbeelding hebben geëxtraheerd, is de volgende stap in een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) classificatie. Omdat volledig verbonden lagen een eendimensionale invoer vereisen, moeten we de multidimensionale feature maps omzetten naar een formaat dat geschikt is voor classificatie.
Omzetten van Feature Maps naar een 1D-vector
Flattening is het proces waarbij de uitvoer van convolutionele en pooling-lagen wordt omgevormd tot één lange vector. Als een feature map de afmetingen X × Y × Z
heeft, zet flattening deze om in een 1D array
met lengte X × Y × Z
.
Als bijvoorbeeld de uiteindelijke feature map de afmetingen 7 × 7 × 64
heeft, zet flattening deze om in een (7 × 7 × 64) = 3136-dimensional
vector. Hierdoor kunnen de volledig verbonden lagen de geëxtraheerde kenmerken efficiënt verwerken.

Belang van Flattening vóór het doorgeven aan volledig verbonden lagen
Volledig verbonden lagen werken op een standaard neurale netwerkstructuur, waarbij elke neuron verbonden is met elke neuron in de volgende laag. Zonder flattening kan het model de ruimtelijke structuur van de feature maps niet correct interpreteren. Flattening zorgt voor:
- Juiste overgang van featuredetectie naar classificatie;
- Naadloze integratie met volledig verbonden lagen;
- Efficiënt leren door het behouden van geëxtraheerde patronen voor de uiteindelijke besluitvorming.
Door de feature maps te flattenen, kunnen CNN's gebruikmaken van hoog-niveau kenmerken die tijdens convolutie en pooling zijn geleerd, wat een nauwkeurige classificatie van objecten binnen een afbeelding mogelijk maakt.
1. Waarom is flattening noodzakelijk in een CNN?
2. Als een feature map afmetingen 10 × 10 × 32 heeft, wat is dan de grootte van de geflatteerde output?
Bedankt voor je feedback!