Jak lze vypočítat počet prvků ve 3D konvoluční neuronové síti s ohledem na rozměry konvolučních polí a počet kanálů?
V oblasti umělé inteligence, zejména v Deep Learning s TensorFlow, výpočet počtu prvků v 3D konvoluční neuronové síti (CNN) zahrnuje zvážení rozměrů konvolučních polí a počtu kanálů. 3D CNN se běžně používá pro úlohy zahrnující objemová data, jako je lékařské zobrazování, kde vstupní data mají tři rozměry: šířku, výšku a hloubku.
Abychom mohli vypočítat počet prvků v 3D CNN, musíme porozumět konceptu konvolučních záplat. Konvoluční záplata je malý dílčí objem vstupních dat, který je konvolvován s filtry v CNN. Rozměry konvoluční záplaty jsou určeny velikostí filtru a krokem konvoluční operace.
Uvažujme příklad pro ilustraci tohoto výpočtu. Předpokládejme, že máme vstupní objem o rozměrech Š x V x H, kde W představuje šířku, H představuje výšku a D představuje hloubku. Kromě toho předpokládejme, že máme 3D CNN s F filtry, velikostí filtru K x L x M a krokem S.
Počet prvků ve výstupním objemu 3D CNN lze vypočítat pomocí následujícího vzorce:
Výstupní šířka = (W – K)/S + 1
Výstupní výška = (H – L)/S + 1
Výstupní hloubka = (D – M)/S + 1
Počet funkcí ve výstupním objemu je dán:
Počet prvků = Výstupní šířka * Výstupní výška * Výstupní hloubka * F
Řekněme například, že máme vstupní objem o rozměrech 32 x 32 x 32 a použijeme 3D CNN se 64 filtry, velikost filtru 3 x 3 x 3 a krok 1. Pomocí výše uvedeného vzorce dokáže vypočítat počet funkcí ve výstupním objemu:
Výstupní šířka = (32 – 3)/1 + 1 = 30
Výstupní výška = (32 – 3)/1 + 1 = 30
Výstupní hloubka = (32 – 3)/1 + 1 = 30
Počet funkcí = 30 * 30 * 30 * 64 = 1,728,000 XNUMX XNUMX
Proto v tomto příkladu je počet funkcí ve výstupním objemu 3D CNN 1,728,000 XNUMX XNUMX.
Je důležité si uvědomit, že počet funkcí v 3D CNN se zvyšuje s počtem použitých filtrů a rozměry výstupního objemu. Zvýšení počtu filtrů umožňuje síti naučit se složitější vzory v datech, zatímco zvětšení rozměrů výstupního objemu poskytuje vyšší úroveň prostorové reprezentace.
Počet prvků ve 3D konvoluční neuronové síti lze vypočítat zvážením rozměrů konvolučních polí (určených velikostí filtru a krokem) a počtem kanálů. Vzorec zahrnuje výpočet rozměrů výstupního objemu a jeho vynásobení počtem filtrů. Po pochopení tohoto výpočtu mohou výzkumníci a praktici navrhovat a analyzovat 3D architektury CNN pro různé aplikace, jako je detekce rakoviny plic v soutěži Kaggle.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se 3D konvoluční neurální síť s konkurencí v detekci rakoviny plic Kaggle:
- Jaké jsou některé potenciální výzvy a přístupy ke zlepšení výkonu 3D konvoluční neuronové sítě pro detekci rakoviny plic v soutěži Kaggle?
- Jaký je účel výplně v konvolučních neuronových sítích a jaké jsou možnosti výplně v TensorFlow?
- Jak se liší 3D konvoluční neuronová síť od 2D sítě z hlediska rozměrů a kroků?
- Jaké kroky obnáší provozování 3D konvoluční neuronové sítě pro soutěž Kaggle v detekci rakoviny plic pomocí TensorFlow?
- Jaký je účel ukládání obrazových dat do numpy souboru?
- Jak je sledován průběh předzpracování?
- Jaký je doporučený přístup pro předzpracování větších datových sad?
- Jaký je účel převodu štítků do jednorázového formátu?
- Jaké jsou parametry funkce „process_data“ a jaké jsou jejich výchozí hodnoty?
- Jaký byl poslední krok v procesu změny velikosti po rozdělení a zprůměrování řezů?