Вопрос или проблема
Я пытаюсь написать свёрточную нейронную сеть (CNN) с нуля на Python, но я немного нов в CNN, особенно в свёрточных слоях, так как мне удобнее работать с полносвязными слоями. Я читал Есть ли у фильтров разные веса для каждого входного канала, но я не совсем понял и у меня есть несколько вопросов. Я хотел бы подтвердить, что если входной слой имеет 3 канала, то для того, чтобы было 4 выходных канала, вам нужно всего 12 фильтров.
Могут ли веса (на самом деле, я не совсем уверен, что такое веса, это значения ядер, верно?) фильтра быть вещественным числом, так как я обычно вижу, что их описывают как -1, 0, 1.
И наконец, инициализируются ли веса ядер один раз или они изменяются во время обратного распространения, так как у меня было представление, что изменяются только смещение и полносвязные слои.
Большое спасибо за ваше время, любая помощь будет очень ценна.
ИЗМЕНЕНИЕ: У меня есть еще один вопрос, но я не считал нужным задавать совершенно новый вопрос. В общем, если у меня есть фильтр, который выглядит как [0,1]. Шаг равен 2. Теперь, если он должен работать с [0,1,2,3,4]. Сначала он сравнит [0,1] с [0,1], затем с [2,3]. Но разве он не остановится на [2,3] и никогда не посмотрит на 4? Как CNN решает эту проблему? Они добавляют дополнительный проход [0,1] и [3,4], но это будет считать 3 дважды. Снова спасибо за помощь.
Веса обучаются с помощью обратного распространения, именно так модель учится распознавать различные паттерны в данных. Цель модели с обучением с учителем — учить веса.
Они могут быть вещественными числами, обычно их представляют как [[101][101][101]], потому что это обозначает вертикальную линию, и это проще понять.
Фильтры обычно не содержат информации о глубине, это квадратные матрицы с глубиной, равной количеству каналов во входном слое, причем каждый фильтр создает один выходной слой, поэтому, чтобы получить 4 выходных слоя, вам нужно иметь 4 фильтра.
Шаг = 2 означает, что он будет пропускать 2 каждый раз, то есть он будет переходить от 0,1 к 3,4.
Ответ или решение
Конволюционные нейронные сети (CNN) представляют собой мощный инструмент в области глубокого обучения, и понимание значений фильтров (или ядер) в таких сетях крайне важно. Давайте разберём ваши вопросы по порядку.
1. Количество фильтров и каналы
Если ваш входной слой имеет 3 канала (например, цветное изображение с каналами RGB), и вы хотите получить 4 выходных канала, то вам действительно потребуется 4 фильтра. Каждый фильтр будет иметь размер, например, 3xN (где N — это размер фильтра по высоте), и каждый фильтр будет иметь свои собственные веса для каждого канала. Таким образом, если у вас 4 фильтра, каждый размером 3xN, то общее количество параметров (весов) будет 4 (3N) = 12*N. Это означает, что вы не просто умножаете число фильтров на число входных каналов, а учитываете размер каждого фильтра.
2. Значения весов фильтров
Да, веса фильтров (или ядер) представляют собой значения, которые вы обучаете в процессе работы нейронной сети. Эти значения могут быть как целыми (например, -1, 0, 1), так и вещественными числами (например, -0.5, 0.3, 1.2). Обычно они инициализируются случайным образом в начале обучения (например, с помощью нормального распределения) и затем обновляются во время обратного распространения ошибки (backpropagation).
3. Обновление весов во время обучения
Вес фильтров действительно изменяются во время обратного распространения. Все параметры, включая веса конволюционных слоев, обновляются на основе ошибки, полученной в результате прогонки данных через сеть. Это важно, поскольку именно так сеть обучается находить паттерны в данных. Вы правы в том, что не только веса смещения и приводные слои изменяются; веса фильтров также адаптируются.
4. Работа с фильтрами и шагом (stride)
Что касается вашего примера с фильтром [0,1] и входными данными [0,1,2,3,4] с шагом (stride) равным 2, то здесь стоит обратить внимание на следующее:
- Первый шаг с фильтром
[0,1]соответствует подмножеству[0,1], и это привело бы к некоторому значению (например, 1). - Второй шаг приведет к подмножеству
[2,3], и это также даст какое-то значение (например, 5). - В вашем утверждении действительно есть вероятность пропустить значение
4, поскольку следующий шаг (2) переместит фильтр за пределы массива.
Чтобы избежать этой проблемы, CNN часто используют определенные методы, такие как дополнение (padding), чтобы сохранить размерность данных. При использовании дополнений можно добавить нули (или другие значения) по краям входного массива, что позволяет фильтрам обрабатывать края входных данных.
Таким образом, с использованием удобных форматов и методов, таких как дополнение и подстраивание, CNN может эффективно работать с данными, не упуская критическую информацию, которая может находиться на границах.
Заключение
Надеюсь, что это разъясняет ваши вопросы о весах фильтров в CNN, их изменении во время обучения и работе с фильтрами при заданных параметрах. Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать их!