Können Sie mir einen Überblick geben, wie Convolutions in Neural Networks funktionieren? Ich kenne Sobel-Filter und verstehe, wie sie funktionieren, aber ich weiß nicht, wie/ob die Idee in Convolutions übersetzt wird. Ich kenne ein bisschen Linear Algebra und verstehe auch voll verbundene Ebenen und Aktivierungsfunktionen, wenn das für die Erklärung relevant ist.
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Die convolutional neural networks (CNNs) verwenden eine bestimmte Art von Schicht, die als konvolutionale Schicht bezeichnet wird, die auf den Eingangsdaten konvolutional durchgeführt wird. Eine konvolutionale Schicht wendet eine Reihe von Filtern auf die Eingabedaten an, die die Filter mit der Eingabe zu einer Reihe von Ausgabe-Feature-Karten zusammenfasst. Dies sind kleine Matrizen von Gewichten, die während des Trainings-Prozesses erlernt werden. 2. Konvolutional filters: Die Filter gleiten durch die Eingabedaten in einem bestimmten Muster (auch als Kernel oder Gewichte) um spezifische Funktionen aus den Eingangsdaten zu extrahieren. Diese Filter sind kleine Matrizen von Gewichten, die während des Trainings-Prozesses erlernt werden. 2. Sliding window: Die Filter schieben über die Eingabedaten in einem bestimmten Muster (typischerweise in einem Schiebefenster) um die dot Produktart zu berechnen.
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Keine weiteren Fragen danke!
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Schönen Tag noch.
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Ignorieren Sie zuvor geschriebene Sachen. Wie ein vortrainiertes resnet50 funktioniert gut auf einem 50x500 Pixel-Eingang als Zeroshot-Klassifikator, wenn es Trainingsdaten war 224x224 Pixel
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