CNN'de, evrişimsel katmanda özellik haritası üretmek için filtreleri öğreneceğiz.
Otomatik kodlayıcıda, her katmanın tek gizli birimi filtre olarak kabul edilebilir.
Bu iki ağda öğrenilen filtreler arasındaki fark nedir?
CNN'de, evrişimsel katmanda özellik haritası üretmek için filtreleri öğreneceğiz.
Otomatik kodlayıcıda, her katmanın tek gizli birimi filtre olarak kabul edilebilir.
Bu iki ağda öğrenilen filtreler arasındaki fark nedir?
Yanıtlar:
CNN filtreleri, olası her konumda bir görüntünün küçük yamalarına uygulanırsa (bu da onları çeviri değişmez kılar).
Autoencoder'ın gizli katmanları, görüntü için iyi bir fikir gibi görünmeyen giriş olarak tüm görüntüyü (önceki katmanın çıktısı) alır: genellikle sadece uzamsal olarak yerel özellikler birbiriyle ilişkilidir, daha uzak olanları ise daha az ilişkilidir. Ayrıca, bu gizli nöronlar çeviri değişmez değildir.
Bu nedenle, CNN'ler, yerellikten yararlanmak için ağırlıkların çoğunu sıfırlayan özel bir düzenlendirme türüne sahip normal YSA'lar gibidir.