Вопрос или проблема
Это то, что Эндрю Ын рисует в своем видео о слоях подсчета в Coursera Deep Learning Specialization:
и это то, что он рисует в видео о Inception сети:
Заметьте, что на первом слайде количество входных и выходных каналов такое же, так как слои подсчета обрабатывают каждый канал независимо и следовательно производят столько же выходных каналов, сколько и входных. Но на втором слайде количество выходных и входных каналов MAX-POOL отличается: количество входных каналов к MAX-POOL равно 192 (обведено оранжевым), а количество выходных – 32 (обведено красным). Как в этом примере MAX-POOL выдает другое количество каналов? Какую деталь я упускаю?
Не видя полного видео, о котором вы говорите, я думаю, что изображение представляет модуль inception с уменьшением размерности из оригинальной статьи (рисунок 2b из здесь, также показано ниже).
На основе этого кажется, что не все сверточные слои были показаны на изображении, главным образом сверточный слой 1×1, который следует за слоем максимального подсчета (см. также рисунок 4 из здесь). Сам слой максимального подсчета только уменьшает высоту и ширину входящего массива и не изменяет количество каналов. Количество каналов просто сокращается слоем сверточного слоя 1×1 с 32 фильтрами, который следует за слоем максимального подсчета, что приводит к 32 каналам, которые вы видите на изображении.
.
Ответ или решение
Вопрос о количестве входных и выходных каналов в MAX POOL слое вызывает интересные обсуждения, учитывая часто возникающую путаницу в понимании работы этого слоя. Важно подчеркнуть, что MAX POOL слой сам по себе не изменяет число каналов, он только уменьшает размерность (высоту и ширину) входного тензора. Тем не менее, чтобы полностью понять механизм работы, особенно в контексте сети Inception, необходимо подробно рассмотреть дополнительные слои, такие как 1×1 сверточные слои.
Ваш вопрос касается различий в числе входных и выходных каналов в примере, приведенном в видео Эндрю Нга и изображении из сети Inception. Почему мы видим, что входных каналов, например, 192, а выходных всего 32 после MAX POOL слоя? Ответ на это содержится в архитектурных нюансах Inception модулей.
Пояснения:
-
MAX POOL Операция: MAX POOL слой, или операция агрегирования, применяется к каждому каналу отдельно, то есть он только изменяет пространственные размеры, сохраняя ту же глубину (число каналов).
-
1×1 Сверточный Слой: Часто, особенно в современных архитектурах нейросетей, используется 1×1 сверточный слой после MAX POOL для изменения числа каналов. В вашем примере именно этот слой несет ответственность за уменьшение числа каналов с 192 до 32.
-
Архитектура Inception: В сети Inception использование 1×1 сверточных фильтров позволяет проводить компрессию и выделение ключевых признаков в данных, это неочевидный, но важный шаг, который вынесен за рамки обычного понимания работы MAX POOL слоев.
-
Оптимизация и унификация: Применение 1×1 сверточных фильтров сразу после MAX POOL слоев позволяет значительно снижать вычислительную сложность и делать модель более компактной.
Таким образом, ответ заключается в дополнительной операции свертки, которая следует за MAX POOL. Это типичное решение для архитектур типа Inception, которые стремятся к более сложному и гибкому управлению характеристиками данных.
Помня об этих аспектах, важно изучать каждую архитектуру в её целостности, не упуская из виду роль и взаимодействие различных слоев. Для конструкта Inception, это означает учитывать все блоки и модули, которые могут изменять поведение слоя, что невозможно рассмотреть в изоляции от общей структуры.
В заключение, глубокое понимание использования MAX POOL в современных сетевых архитектурах требует комплексного подхода, где важен учет всех последующих операций, таких как сверточные слои, особенно в контексте сложных моделей, как Inception.