확장된 컨볼루션과 아트러스 컨볼루션의 유사점, 차이점 및 관계를 비교합니다.-일체 포함-php.cn

확장된 컨볼루션과 아트러스 컨볼루션의 유사점, 차이점 및 관계를 비교합니다.

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풀어 주다： 2024-01-22 22:27:19

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확장된 컨볼루션과 아트러스 컨볼루션의 유사점, 차이점 및 관계를 비교합니다.

확장 컨볼루션과 확장 컨볼루션은 컨볼루셔널 신경망에서 일반적으로 사용되는 작업입니다. 이 글에서는 이들의 차이점과 관계를 자세히 소개합니다.

1. 확장 컨볼루션

확장 컨볼루션 또는 확장 컨볼루션이라고도 알려진 확장 컨볼루션은 컨볼루션 신경망의 연산입니다. 전통적인 컨볼루션 연산을 기반으로 한 확장으로 컨볼루션 커널에 홀을 삽입하여 컨볼루션 커널의 수용 필드를 늘립니다. 이러한 방식으로 네트워크는 더 넓은 범위의 기능을 더 잘 포착할 수 있습니다. Dilated Convolution은 이미지 처리 분야에서 널리 사용되며 매개변수 수와 계산량을 늘리지 않고도 네트워크 성능을 향상시킬 수 있습니다. 확장된 컨볼루션은 컨볼루션 커널의 수용 필드를 확장함으로써 이미지의 전역 정보를 더 잘 처리할 수 있으므로 특징 추출 효과가 향상됩니다.

확장 컨볼루션의 주요 아이디어는 컨볼루션 커널 주위에 일부 간격을 도입하는 것입니다. 이러한 간격을 통해 컨볼루션 커널이 "점프" 방식으로 입력 특성 맵에서 이동할 수 있으므로 출력 특성의 크기가 늘어납니다. map., 컨볼루션 커널의 크기는 변경되지 않습니다. 구체적으로, 입력 특징 맵이 X_{(i+mtimes r),(j+ntimes r)}K_{m,n}

이라고 가정합니다. 여기서 r은 확장 속도로, 구멍의 크기를 나타냅니다. 컨벌루션 커널, m과 n은 행 및 열 인덱스입니다. 확장률 r의 크기를 변경하면 다양한 수용 필드의 특징 맵을 얻을 수 있습니다.

2. Atrous convolution

Atrous Convolution은 Convolutional Neural Network에서 일반적으로 사용되는 Convolution 연산으로 Dilated Convolution의 개념과 매우 유사하지만 구현 방식이 약간 다릅니다. 확장 컨볼루션과 기존 컨볼루션 작업의 차이점은 컨볼루션 작업에 일부 구멍이 삽입된다는 것입니다. 이러한 구멍은 컨볼루션 커널을 입력 특성 맵에서 "점프" 이동하게 하여 출력 특성 맵의 크기를 줄이면서 증가시킵니다. 컨볼루션 커널의 크기는 변경되지 않습니다.

확장 컨볼루션의 주요 아이디어는 컨볼루션 커널에 몇 개의 구멍을 삽입하는 것입니다. 이러한 구멍은 컨볼루션 커널을 입력 특성 맵에서 "점프"하게 만들어 출력 특성 맵의 크기를 늘릴 수 있습니다. 컨볼루션 커널의 크기를 변경하지 않고 유지합니다. 구체적으로 입력 특징 맵을 X_{(i+mtimes r),(j+ntimes r)}K_{m,n}

이라고 가정하면, r은 삽입된 구멍의 크기를 나타내는 구멍 비율, m과 n은 컨볼루션 커널 인덱스의 행과 열입니다. 홀율 r의 크기를 변경하면 다양한 수용 필드의 특징 맵을 얻을 수 있습니다.

3. 확장 컨볼루션과 확장 컨볼루션의 관계

확장 컨볼루션과 확장 컨볼루션의 개념은 둘 다 전통적인 컨볼루션 연산을 기반으로 한 확장입니다. 실제로 확장 컨볼루션은 확장 컨볼루션의 특별한 형태로 간주될 수 있습니다. 왜냐하면 확장 컨볼루션의 홀 속도 d는 실제로 확장 컨볼루션의 홀 속도 r-1이기 때문입니다. 따라서 확장 컨볼루션은 구멍을 삽입하여 컨볼루션 커널의 수용 필드를 확장하는 특수한 종류의 확장 컨볼루션으로 간주할 수 있으며 확장 컨볼루션을 사용하여 구현할 수도 있습니다.