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.