Вопрос или проблема
Я провожу некоторые эксперименты с CNN и у меня есть 2 сверточных слоя с 32 и 64 фильтрами соответственно. Я начал с размеров ядра 3×3 и заметил, что когда я увеличил его до 5×5, 7×7 и т.д., время за эпоху резко возросло! Почему это происходит? Это связано с тем, что требуется больше элемент-wise расчетов для каждого пикселя в изображении?
Ожидается, что обучение модели будет медленнее по мере увеличения параметров. Здесь вы добавляете больше вычислительных затрат, увеличивая размер ядра.
.
Ответ или решение
Увеличение размера ядра в сверточной нейронной сети (CNN) действительно приводит к значительному увеличению времени вычислений. Это связано с несколькими факторами, которые имеют значение для работы и эффективности CNN.
### 1. Увеличение объема вычислений
Когда вы увеличиваете размер ядра с 3×3 до 5×5 или 7×7, вы обладаете большим количеством параметров, которые необходимо вычислить в процессе свертки. Например, сверточный слой с ядром размером 3×3 требует меньше операций, чем аналогичный слой с ядром 5×5. Это связано с тем, что каждое ядро работает по всей области входных данных, и размер ядра определяет количество элементарных операций, выполняемых для каждой позиции свертки.
#### Пример:
– Для ядра размером 3×3 будет 9 операций (3*3) для каждого положения.
– Для ядра размером 5×5 — 25 операций (5*5).
Таким образом, при увеличении размера ядра общее число операций, необходимых для вычисления свертки для каждого фильтра, значительно возрастает.
### 2. Количество фильтров и выходные карты
В вашей сети есть два сверточных слоя с 32 и 64 фильтрами соответственно. При увеличении размера ядра вы не только увеличиваете вычисления для одного фильтра, но и для всех фильтров. Это означает, что общее время вычислений увеличивается еще больше, поскольку вам нужно также обрабатывать каждую выходную карту, создаваемую вашим сетевым топологией.
### 3. Применение слоев пулинга
Сверточные слои часто сопровождаются слоями пулинга. Если вы используете больший размер ядра, то сокращение размерности данных, которое выполняется пулингом, может оказаться менее эффективным. Это может привести к тому, что выходные параметры будут больше, чем в случае с меньшим ядром, что также увеличит общее время вычислений.
### 4. Память и производительность
Большие ядра потребляют больше оперативной памяти, что может вызвать дополнительную нагрузку на системные ресурсы. Это также означает более длительное время доступа к информации в оперативной памяти, что может замедлить обучение.
### 5. Сложность оптимизации
С увеличением числа параметров, связанных с большим размером ядер, также усложняется процесс оптимизации. Оптимизаторы требуют больше времени для обновления весов и минимизации функции потерь, что приводит к увеличению времени на эпоху обучения.
### Заключение
Итак, временные затраты при увеличении размеров ядер в CNN связаны с увеличением числа вычислений, необходимостью обработки большего объема данных, увеличенной памятью и сложностью оптимизации. Это все подчеркивает, что при проектировании нейронных сетей важен баланс между размером ядра и желаемой производительностью модели, чтобы достичь оптимального уровня вычислительных затрат без потери качества производительности.