Розуміння згорткових шарів

Згорткові шари є основою згорткових нейронних мереж (CNN). Вони виконують згортку, коли невелика матриця, що називається фільтром (або ядром), переміщується по зображенню для виявлення країв, текстур і форм. Це дозволяє CNN ефективніше обробляти зображення порівняно з традиційними мережами.

Замість аналізу всього зображення одразу, CNN розбиває його на менші ділянки, виявляючи ознаки на різних рівнях. Початкові шари розпізнають прості шаблони, такі як краї, тоді як глибші шари виявляють складні структури.

Як працює згортка

Згортка передбачає переміщення фільтра (ядра) по зображенню, виконуючи такі кроки:

1. Застосування ядра у верхньому лівому куті зображення.
2. Поелементне множення між ядром і значеннями пікселів.
3. Сума добутків для отримання вихідного пікселя.
4. Переміщення ядра згідно зі кроком (stride) та повторення операції.
5. Генерація карти ознак, яка підкреслює виявлені шаблони.

Кілька фільтрів дозволяють згортковим нейронним мережам (CNN) виявляти різноманітні ознаки, такі як вертикальні краї, криві та текстури.

Фільтри (ядра):

Фільтри відіграють ключову роль у виділенні значущих закономірностей із зображень. Різні типи фільтрів спеціалізуються на розпізнаванні різних ознак:

• Фільтри виявлення країв: визначають межі об'єктів шляхом виявлення різких змін інтенсивності (наприклад, фільтри Собеля, Прюітта та Лапласа);

• Фільтри текстур: фіксують повторювані візерунки, такі як хвилі або сітки (наприклад, фільтри Габора);

• Фільтри підвищення різкості: підсилюють деталі зображення шляхом посилення високочастотних компонентів;

• Фільтри розмиття: зменшують шум і згладжують зображення (наприклад, фільтр Гауса);

• Фільтри тиснення: підкреслюють краї та додають 3D-ефект шляхом акцентування глибини.

Кожен фільтр навчається виявляти певні шаблони та сприяє формуванню ієрархічних ознак у глибоких згорткових нейронних мережах (CNN).

Згорткові шари використовують один і той самий фільтр для всього зображення, що зменшує кількість параметрів і підвищує ефективність CNN. Однак спеціалізовані локально зв'язані шари застосовують різні фільтри для різних областей, коли це необхідно.

Послідовне розміщення згорткових шарів дозволяє CNN виділяти детальні шаблони, що робить їх потужними для класифікації зображень, виявлення об'єктів та інших завдань комп'ютерного зору.

Гіперпараметри:

• Крок (stride): визначає, на яку відстань фільтр переміщується за один крок;
• Доповнення (padding): додає пікселі для контролю розміру вихідних даних (same padding зберігає розмір, valid padding його зменшує);
• Кількість фільтрів (глибина): більша кількість фільтрів покращує виявлення ознак, але збільшує обчислювальні витрати.

Перед наступним розділом

Хоча шари згортки можуть зменшувати розмір вихідних даних, їх основна мета — виділення ознак, а не зменшення розмірності. Шари пулінгу, навпаки, явно зменшують розмірність, зберігаючи важливу інформацію, що забезпечує ефективність у глибших шарах.