Tafadhali nipe orodha fupi ya vipengele muhimu / usanifu katika mtandao wa neva wa convolutional.
Context:A convolutional neural network inajumuisha safu ya kuingiza, safu zilizofichwa na safu ya pato. Katika mtandao wowote wa neva wa mbele, tabaka zozote za kati zinaitwa zilizofichwa kwa sababu pembejeo na pato zao zimefichwa na kazi ya uanzishaji na kuunganishwa kwa mwisho. Katika convolutional mtandao neuronal, tabaka siri ni pamoja na tabaka kwamba kufanya convolutions. Kwa kawaida hii ni pamoja na safu ambayo hufanya dot bidhaa ya msingi wa convolution na safu ya matrix ya kuingiza. Bidhaa hii ni kawaida Frobenius bidhaa ya ndani, na kazi yake uanzishaji ni kawaida ReLU. Kama convolution kernel slides pamoja input matrix kwa ajili ya safu, convolution operesheni inazalisha kipengele ramani, ambayo kwa upande wake inachangia kwa pembejeo ya safu ya pili. Hii ni ikifuatiwa na tabaka nyingine kama vile kuchanganya tabaka, tabaka kikamilifu kushikamana, na tabaka normalization.  Convolutional tabaka  Convolutional tabaka convolve pembejeo na kupita matokeo yake kwa safu ya pili. Hilo ni sawa na jinsi chembe za neva katika ubongo wa kuona zinavyoitikia kichocheo fulani hususa. Kila chembe ya neva inayopinda hutengeneza habari kwa ajili ya eneo lake la kupokea tu. Ingawa kikamilifu kushikamana feedforward mitandao ya neva inaweza kutumika kujifunza makala na kuainisha data, usanifu huu ni kwa ujumla haiwezekani kwa ajili ya pembejeo kubwa (kwa mfano, picha high-azimio), ambayo itahitaji idadi kubwa ya neurons kwa sababu kila pixel ni muhimu pembejeo makala. safu kikamilifu kushikamana kwa picha ya ukubwa 100 × 100 ina 10,000 uzito kwa kila neuron katika safu ya pili. Convolution hupunguza idadi ya vigezo bure, kuruhusu mtandao kuwa zaidi ya kina. Kwa mfano, kwa kutumia 5 × 5 tiles eneo, kila na uzito sawa pamoja, inahitaji tu 25 neurons. Kutumia uzito wa kawaida juu ya vigezo vichache huepuka gradients ya kutoweka na matatizo ya gradients ya kulipuka yaliyoonekana wakati wa kuenea kwa nyuma katika mitandao ya mapema ya neva.  Ili kuharakisha usindikaji, viwango vya kawaida vya kuunganishwa vinaweza kubadilishwa na safu za kuunganishwa zinazoweza kutenganishwa kwa kina, ambazo zinategemea kuunganishwa kwa kina kufuatiwa na kuunganishwa kwa uhakika. Convolution kina ni convolution nafasi kutumika kwa kujitegemea juu ya kila channel ya input tensor, wakati convolution pointwise ni convolution kiwango vikwazo kwa matumizi ya  Kuweka pamoja tabaka Convolutional mitandao inaweza ni pamoja na mitaa ya ndani na / au kimataifa pooling pamoja na jadi convolutional tabaka. Kuunganisha tabaka hupunguza vipimo vya data kwa kuchanganya matokeo ya makundi ya neuron kwenye safu moja katika neuron moja katika safu inayofuata. Mchanganyiko wa ndani unachanganya makundi madogo, ukubwa wa tiles kama vile 2 × 2 hutumiwa kawaida. Global pooling vitendo juu ya neurons wote wa ramani kipengele. Kuna aina mbili za kawaida za kuchanganya katika matumizi ya kawaida: kiwango cha juu na wastani. Max pooling anatumia thamani ya juu ya kila kundi la ndani ya neurons katika ramani kipengele, wakati wastani pooling inachukua thamani ya wastani.  Safu kikamilifu kushikamana Tabaka zilizounganishwa kikamilifu huunganisha kila neuroni katika tabaka moja na kila neuroni katika tabaka nyingine. Ni sawa na jadi multilayer perceptron neural network (MLP). Matrix iliyopangwa hupitia safu iliyounganishwa kikamilifu ili kuainisha picha.  Sehemu ya kupokea Katika mitandao ya neva, kila neuroni hupokea pembejeo kutoka kwa idadi fulani ya maeneo katika safu ya awali. Katika safu ya kuunganika, kila neuroni hupokea pembejeo kutoka eneo la safu ya awali inayoitwa uwanja wa kupokea wa neuroni. Kwa kawaida eneo ni mraba (kwa mfano 5 kwa 5 neurons). Wakati, katika safu kikamilifu kushikamana, shamba receptive ni safu nzima ya awali. Hivyo, katika kila safu convolutional, kila neuron inachukua pembejeo kutoka eneo kubwa katika pembejeo kuliko tabaka ya awali. Hii ni kutokana na matumizi ya convolution tena na tena, ambayo inachukua katika akaunti thamani ya pixel, kama vile pixels yake ya jirani. Wakati wa kutumia tabaka dilated, idadi ya saizi katika uwanja receptive anakaa mara kwa mara, lakini uwanja ni zaidi sparsely wenyeji kama vipimo yake kukua wakati kuchanganya athari ya tabaka kadhaa.  Ili kurekebisha ukubwa wa shamba la kupokea kama inavyotakiwa, kuna baadhi ya njia mbadala kwa kiwango cha convolutional safu. Kwa mfano, atrous au dilated convolution expands receptive uwanja ukubwa bila kuongeza idadi ya vigezo kwa interleaving inayoonekana na kipofu mikoa. Zaidi ya hayo, moja dilated convolutional safu inaweza kujumuisha filters na ratios mbalimbali dilation, hivyo kuwa na kutofautiana receptive ukubwa uwanja.  Uzito Kila neuron katika mtandao neuronal mahesabu ya thamani ya pato kwa kutumia kazi maalum kwa maadili ya pembejeo kupokea kutoka shamba receptive katika safu ya awali. kazi ambayo inatumika kwa maadili ya pembejeo ni kuamua na vector ya uzito na upendeleo (kawaida halisi namba). Kujifunza inajumuisha iteratively kurekebisha hizi biases na uzito.  Vectors ya uzito na biases ni kuitwa filters na kuwakilisha sifa fulani ya pembejeo (kwa mfano, sura fulani). Sifa ya pekee ya CNN ni kwamba chembe nyingi za neva zinaweza kutumia kichujio kilekile. Hii hupunguza kumbukumbu ya kumbukumbu kwa sababu upendeleo mmoja na vector moja ya uzito hutumiwa katika mashamba yote ya kupokea ambayo yanashiriki kichujio hicho, kinyume na kila uwanja wa kupokea una upendeleo wake na uzito wa vector.
Vipengele muhimu / usanifu wa mtandao convolutional neuronal ni pamoja na:  Convolutional tabaka: tabaka hizi convolve mlolongo wa pembejeo na kupunguza idadi ya vigezo bure na inaruhusu mtandao kuwa zaidi ya kina.  Kuunganisha tabaka: tabaka hizi kupunguza vipimo ya data kwa kuchanganya matokeo ya makundi neuron katika safu moja katika neuron moja katika safu ya pili.  Tabaka zilizounganishwa kikamili: Tabaka hizi huunganisha kila neva katika tabaka moja na kila neva katika tabaka jingine.  Eneo la kupokea: Kila chembe ya neva hupokea habari kutoka eneo lililowekewa vizuizi la tabaka la awali linaloitwa eneo la kupokea la chembe ya neva. Katika safu ya kuunganika, kila neuroni inachukua pembejeo kutoka eneo kubwa katika pembejeo kuliko safu za awali.  Uzito: vectors ya uzito na upendeleo ni kutumika kwa neural ya kazi ya mahesabu ya thamani ya pato kutoka thamani ya pembejeo.