Öğrendiklerime dayanarak, farklı özellik dedektörlerini öğrenmek için bir CNN'nin Konv Katmanında birden çok filtre kullanıyoruz. Ancak bu filtreler benzer şekilde uygulandığından (yani girdinin bölgelerine kaydırılmış ve çoğaltılmış), eğitim sırasında aynı parametreleri öğrenmezler miydi? Bu yüzden birden fazla filtre kullanımı gereksiz olur mu?
Yanıtlar:
Bu gerçeği anlamada aynı kafa karışıklığı yaşadım. Kafa karışıklığı yeni başlayanlar için ortaya çıkıyor çünkü kitap açıklığı filtrelerin farklı olduğundan bahsetmiyor.
çünkü bu filtreler benzer şekilde uygulanır
Filtreler benzer şekilde uygulanır, ancak matristeki hücrenin değeri birbirinden farklıdır. Böylece görüntüden farklı özellikler çıkarırlar.
sadece eğitim sırasında aynı parametreleri öğrenmezler mi
Hayır, filtreler artık farklı olduğu için aynı parametreyi öğrenmiyorlar. Bu nedenle, çoklu filtre kullanımı gereksiz değildir.
Bu sorunun cevabını buldum: https://www.quora.com/Why-does-each-filter-learn-different-features-in-a-convolutional-neural-network
Burada şöyle diyor: "... (optimizasyon) algoritması, iki filtrenin benzer ağırlıklara ve sapmalara sahip olması durumunda kaybın azalmadığını bulur, bu nedenle sonunda kaybı azaltmak için filtrenin (ağırlık ve sapmalarından) birini değiştirir. yeni bir özellik öğrenme. "
cevaplar için teşekkür ederim. Teşekkürler :)