Вопрос или проблема
В GoogLeNet (по этой ссылке) есть обозначение ‘v’ на рисунке 3, как ‘1X1+1(v)’. Я не знаю, что означает ‘v’.
Кроме того, я понял ‘s’ как шаг. Но я не знаю, почему в ‘1×1+1(s)’ используется операция сложения.
“(V)” появляется только в одном блоке свертки, иначе этот термин появляется только в AveragePool.
В тексте, в следующем описании:
Слой среднего пулинга с размером фильтра 5×5 и шагом 3.
Что подразумевает, что “(V)” также является шагом.
Реализации кодируют этот термин как шаг.
Ответ или решение
В архитектуре GoogLeNet (известной также как Inception v1), буква ‘v’ представляет собой обозначение, используемое для указания на различные слои свёрточной нейронной сети. В частности, notation ‘1×1+1(v)’, как правило, означает использование свёрточного слоя с ядром размером 1×1, где ‘v’ в этом контексте подразумевает визуальный маршрут или “vision path”, который используется для указания на определенный способ обработки входных данных внутри конкретного блока.
### Контекст использования ‘v’
В GoogLeNet архитектура спроектирована так, что различные операции и их комбинирование могут быть использованы для достижения лучших результатов в обучении и классификации. Отдельные компоненты, такие как ‘1×1’, ‘3×3’ или ‘5×5’, обозначают размеры свёрточных фильтров, а ‘v’ служит дополнительным указателем, который может помочь в понимании сложности прохода данных через сеть. Например, наличие ‘v’ может подразумевать, что данный слой добавляет некоторую дополнительную обработку, которая не выполняется в традиционных слоях свёртки.
### Разгадка ‘+1(s)’
Что касается записи ‘1×1+1(s)’, здесь ‘s’ четко интерпретируется как значение шага (stride). Операция сложения может быть несколько запутанной на первый взгляд. В этом случае ‘+1’ могло бы указывать на смещение, которое добавляется в конечный шаг, обеспечивая дубляж обработки данных. Это означает, что фильтр свёртки будет смещаться через два пикселя на следующем шаге, что важно для уменьшения пространственного разрешения выходного тензора.
### Важность Average Pooling
Упоминание о ‘Average Pooling’ в контексте GoogLeNet также следует рассмотреть. Среднее пулирование использует параметры, подобные ‘5×5’ с шагом ‘3’, которые применяются для снижения размерности данных, а также акцентируют внимание на фильтрации данных, чтобы добиться более высокой точности классификации. Этот слой также может использовать ‘v’, чтобы показать определенные настройки или отличия в реализации, которые делают его уникальным по сравнению с другими слоями.
### Заключение
В заключение, ‘v’ в GoogLeNet не следует недооценивать. Оно служит важным указателем на архитектурные нюансы, которые помогают выделить конкретные блоки обработки и настройки, способствующие улучшению эффективности модели. Понимание этой нотации, а также значения добавочных операций в контексте свёрточных слоёв, становится ключевым для детального анализа и оптимизации нейронных сетей.