Bir evrişimsel kat, sıradan bir evrişimsel ağdan nasıl farklıdır?

Şu anda bu makalenin sonuçlarını yeniden oluşturmak için çalışıyorum . Bu makalede, özelliklerin çıkarılması için CNN kullanımı için bir yöntem açıklanmaktadır ve Dnn-hmm olan ve RBM kullanılarak önceden ölçülen akustik bir modele sahiptir.

Bölüm III alt bölümü A, giriş verilerinin farklı şekillerde temsil edilebileceğini belirtir. Statik, delta ve delta deltaların spektrum grafiklerini dikey olarak istiflemeye karar verdim.

Böylece:

Kağıt daha sonra ağın nasıl olması gerektiğini açıklar. Evrişimsel bir ağ kullandıklarını, ancak ağın yapısı hakkında hiçbir şey ifade etmediklerini söylüyorlar. Dahası, ağ her zaman evrimsel bir kat olarak mı adlandırılır? eminim sıradan bir ağ evrişimli sinir ağı (cnn) ile karşılaştırıldığında herhangi bir fark görüyorum.

Makalede, farklılık ile ilgili olarak şöyle belirtilmektedir:

(Bölüm III alt bölüm B'den)

Bir evrişim katı standart, tamamen bağlı gizli tabakadan iki önemli açıdan farklıdır. İlk olarak, her evrişimsel birim girdiyi yalnızca girdinin yerel bir alanından alır. Bu, her birimin girdinin yerel bir bölgesinin bazı özelliklerini temsil ettiği anlamına gelir. İkincisi, evrişim katının birimleri, aynı özellik haritasındaki tüm birimlerin aynı ağırlıkları paylaştığı, ancak alt katmanın farklı konumlarından girdi aldığı bir dizi özellik haritası halinde düzenlenebilir.

Merak ettiğim başka bir şey, kağıdın aslında dnn-hmm akustik modelini beslemek için kaç çıkış parametresinin gerekli olup olmadığını belirtmesidir. Filtre sayısı, filtre boyutları kodunu çözemiyorum .. genel ağ ayrıntılarında?

Bir evrişimsel kat, sıradan bir evrişimsel tabaka ile tamamen aynı görünmektedir. Kağıtlarından, "CNN tabakası" teriminin genellikle bir evrişimsel katmanı ve ardından bir havuzlama katmanını ifade ettiğini iddia ederler. Karışıklığı azaltmak amacıyla, evrişimsel kısma "evrişim katı" ve havuzlama kısmına "havuzlama katı" adını verirler:

CNN terminolojisinde, Şekil 2'deki art arda bir çift kıvrım ve havuzlama katmanı genellikle bir CNN "katmanı" olarak adlandırılır. Dolayısıyla, derin bir CNN, bu çiftlerin art arda iki veya daha fazlasından oluşur. Karışıklıktan kaçınmak için, sırasıyla evrişim ve havuzlama katmanlarını evrişim ve havuzlama katları olarak adlandıracağız.

İronik olarak, bu karışıklığı arttırdı ve bu göreve yol açtı. Sanırım o zaman bir havuz katmanından önce üst üste birkaç kıvrımlı katmana sahip olmak yaygın değildi, ancak bunu modern mimarilerde sıklıkla görüyoruz.

Ağ yapısı ile ilgili diğer sorunuza cevap vermek için; Denemeler bölümünde (Bölüm VB) kullandıkları ağın yapısını belirtirler. Umarım karışıklığı azaltmak için , "kat" kelimesini "katman" ile değiştirdim:

Bu deneylerde üstte bir evrişim [katman], bir havuzlama [katman] ve iki tam bağlantılı gizli katman kullandık. Tamamen bağlı katmanların her birinde 1000 birim vardı. Evrişim ve havuzlama parametreleri şöyleydi: havuzlama boyutu 6, kaydırma boyutu 2, filtre boyutu 8, FWS için 150 özellik haritası ve LWS için frekans bandı başına 80 özellik haritası.