Jaký je účel výplně v konvolučních neuronových sítích a jaké jsou možnosti výplně v TensorFlow?
Výplň v konvolučních neuronových sítích (CNN) slouží k zachování prostorových rozměrů a zabránění ztrátě informací během konvolučních operací. V kontextu TensorFlow jsou k dispozici možnosti výplně pro řízení chování konvolučních vrstev, což zajišťuje kompatibilitu mezi vstupními a výstupními rozměry.
CNN jsou široce používány v různých úlohách počítačového vidění, včetně soutěže v detekci rakoviny plic Kaggle, kde se 3D CNN používají k analýze objemových lékařských snímků. Tyto sítě využívají konvoluce k extrakci smysluplných funkcí ze vstupních dat. Během operace konvoluce se po vstupu posune filtr (také známý jako jádro) a vypočítává bodové součiny mezi jeho váhami a odpovídajícími vstupními pixely. Výsledek se pak spojí a vytvoří mapu objektů.
Výplň přichází do hry, když filtr nelze vycentrovat na okraje vstupu, protože by to vedlo k neúplným konvolucím. Přidáním dalších pixelů kolem vstupu umožňuje odsazení filtru pokrýt celý vstup včetně okrajů. Tyto dodatečné informace pomáhají zachovat prostorové rozměry a zajišťují, že výstup má stejné rozměry jako původní vstup.
V TensorFlow jsou k dispozici dvě běžné možnosti výplně: „PLATNÉ“ a „STEJNÉ“. Volba odsazení "PLATNÉ" znamená, že se nepřidá žádné odsazení, což má za následek, že výstupní mapy prvků jsou menší než vstup. To je způsobeno skutečností, že konvoluční filtr nemůže přesahovat hranice vstupu, což má za následek menší receptivní pole. Na druhou stranu možnost „STEJNÉ“ výplně přidává výplň takovým způsobem, že výstupní mapy prvků mají stejné prostorové rozměry jako vstup. Výplň je rozmístěna rovnoměrně kolem vstupu, přičemž počet pixelů navíc je určen velikostí filtru a krokem.
Pro ilustraci rozdílu mezi dvěma možnostmi výplně uvažujme vstupní obrázek o velikosti 5×5 a konvoluční filtr o velikosti 3×3 s krokem 1. S výplní „PLATNÉ“ se nepřidává žádná výplň, výsledkem je funkce výstupu mapa o velikosti 3×3. Při použití „STEJNÉ“ výplně se však kolem vstupu přidá jeden pixel výplně, což má za následek výstupní mapu prvků o velikosti 5×5. To umožňuje filtru pokrýt celý vstup včetně okrajů.
Volba možnosti vycpávky závisí na konkrétních požadavcích daného úkolu. "PLATNÉ" vycpávky se často používají, když je cílem zmenšit prostorové rozměry, protože se vyhne vnášení dalších informací. Na druhou stranu se „SAME“ výplň běžně používá, když je třeba zachovat prostorové rozměry, protože zajišťuje, že výstup má stejnou velikost jako vstup.
Vycpávka v konvolučních neuronových sítích je nezbytná pro zachování prostorových rozměrů a zabránění ztrátě informací během konvolucí. TensorFlow poskytuje dvě možnosti výplně, „VALID“ a „SAME“, které řídí chování konvolučních vrstev a zajišťují kompatibilitu mezi vstupními a výstupními rozměry.
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?
- Jak lze vypočítat počet prvků ve 3D konvoluční neuronové síti s ohledem na rozměry konvolučních polí a počet kanálů?
- 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?