Adakah keluaran lilitan ciri tempatan di bawah modul sisa?
Modul sisa digunakan secara meluas dalam tugas seperti klasifikasi imej, pengesanan sasaran dan pengecaman pertuturan dalam pembelajaran mendalam. Fungsi utamanya adalah untuk mempelajari ciri tempatan, di mana lapisan konvolusi adalah salah satu komponen penting modul sisa. Dalam modul sisa, keluaran lilitan biasanya dianggap sebagai perwakilan ciri tempatan. Lebih lanjut mengenai perkara ini di bawah.
Peranan lapisan konvolusi dalam pembelajaran mendalam adalah untuk mengekstrak ciri tempatan imej atau data lain. Dengan melaksanakan operasi penapisan pada data input, lapisan konvolusi boleh menangkap ciri spatial dan temporal dalam data input yang berkaitan dengan struktur tempatan data input. Oleh itu, keluaran lapisan konvolusi boleh dianggap sebagai perwakilan ciri tempatan data input. Dalam modul baki, lapisan konvolusi mengekstrak ciri tempatan yang lebih halus dengan mempelajari pemetaan baki, dengan itu meningkatkan prestasi model.
Bukti bahawa output lapisan konvolusi ialah ciri setempat boleh disahkan dari pelbagai sudut. Pertama, operasi penapisan lapisan konvolusi adalah berdasarkan medan penerimaan tempatan. Khususnya, setiap penapis melakukan operasi penapisan pada medan penerimaan tempatan data input. Kaedah pemprosesan medan penerimaan tempatan ini memastikan bahawa output lapisan konvolusi adalah berdasarkan ciri tempatan. Kedua, matriks berat lapisan konvolusi biasanya jarang, iaitu, hanya beberapa pemberat akan diaktifkan. Sparsity ini juga menunjukkan bahawa output lapisan konvolusi adalah berdasarkan ciri tempatan, kerana hanya pemberat yang berkaitan dengan struktur tempatan data input akan diaktifkan. Ringkasnya, terdapat dua aspek kepada bukti bahawa keluaran lapisan konvolusi adalah berdasarkan ciri tempatan: operasi penapisan adalah berdasarkan medan penerimaan tempatan, dan kesederhanaan matriks berat memastikan bahawa hanya pemberat yang berkaitan dengan struktur tempatan data input diaktifkan. Bukti ini menyokong keberkesanan lapisan konvolusi dalam pemprosesan imej dan tugas pengecaman corak.
Selain itu, output lapisan konvolusi juga boleh disahkan melalui teknik visualisasi. Teknologi visualisasi boleh memvisualisasikan penapis lapisan konvolusi ke dalam imej atau peta ciri untuk memerhati secara visual output lapisan konvolusi. Dalam tugas pengelasan imej, teknik yang biasa digunakan ialah Pemetaan Pengaktifan Kelas (CAM), yang boleh menggambarkan output lapisan konvolusi sebagai peta pengaktifan kelas. Dengan memerhatikan peta pengaktifan ini, kita boleh mendapati bahawa output lapisan konvolusi adalah berdasarkan struktur tempatan data input. Sebagai contoh, dalam tugas pengelasan imej kucing, output lapisan konvolusi biasanya menekankan ciri tempatan dalam imej seperti mata, hidung, telinga, dsb. Teknik visualisasi ini boleh membantu kami memahami proses pengekstrakan ciri lapisan konvolusi untuk tugasan yang berbeza, supaya dapat melaraskan parameter dan seni bina model dengan lebih baik.
Selain itu, terdapat banyak kajian yang menunjukkan ketepatan pandangan bahawa output lapisan konvolusi adalah ciri setempat. Beberapa kajian telah menggunakan rangkaian saraf konvolusi untuk pengekstrakan ciri imej semula jadi dan perwakilan ciri diperhatikan pada tahap yang berbeza dan mendapati bahawa output lapisan konvolusi adalah berdasarkan struktur tempatan data input. Di samping itu, kajian lain telah menggunakan rangkaian saraf konvolusi untuk tugas pengesanan sasaran, memerhati perwakilan ciri pada tahap yang berbeza dalam rangkaian, dan mendapati bahawa output lapisan konvolusi biasanya mengandungi maklumat ciri tempatan sasaran. Kajian ini semuanya menyokong pandangan bahawa output lapisan konvolusi adalah ciri tempatan.
Ringkasnya, dalam pembelajaran mendalam, output lapisan konvolusi dianggap sebagai perwakilan ciri tempatan, yang menyediakan asas penting untuk penerapan model pembelajaran mendalam.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah keluaran lilitan ciri tempatan di bawah modul sisa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Ditulis sebelum ini, hari ini kita membincangkan bagaimana teknologi pembelajaran mendalam boleh meningkatkan prestasi SLAM berasaskan penglihatan (penyetempatan dan pemetaan serentak) dalam persekitaran yang kompleks. Dengan menggabungkan kaedah pengekstrakan ciri dalam dan pemadanan kedalaman, di sini kami memperkenalkan sistem SLAM visual hibrid serba boleh yang direka untuk meningkatkan penyesuaian dalam senario yang mencabar seperti keadaan cahaya malap, pencahayaan dinamik, kawasan bertekstur lemah dan seks yang teruk. Sistem kami menyokong berbilang mod, termasuk konfigurasi monokular, stereo, monokular-inersia dan stereo-inersia lanjutan. Selain itu, ia juga menganalisis cara menggabungkan SLAM visual dengan kaedah pembelajaran mendalam untuk memberi inspirasi kepada penyelidikan lain. Melalui percubaan yang meluas pada set data awam dan data sampel sendiri, kami menunjukkan keunggulan SL-SLAM dari segi ketepatan kedudukan dan keteguhan penjejakan.

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat
