Bài này sẽ ra mắt về convolutional neural network, sẽ tiến hành dùng khi đầu vào của neural network là ảnh. Mọi fan nên đọc trước bài neural network và xử lý ảnh trước khi bước đầu bài này.

Bạn đang xem: Fully connected layer là gì


Thiết lập bài toán

Gần đây việc kiểm tra mã captcha để xác minh không phải robot của google bị chủ yếu robot thừa qua


*
quy mô neural network.

Mỗi hidden layer được hotline là fully connected layer, tên thường gọi theo đúng ý nghĩa, mỗi node vào hidden layer được liên kết với tất cả các node vào layer trước. Cả mô hình được hotline là fully connected neural network (FCN).

Vấn đề của fully connected neural network với cách xử lý ảnh

Như bài xích trước về cách xử lý ảnh, thì hình ảnh màu 64*64 được biểu diễn dưới dạng 1 tensor 64*64*3. Buộc phải để biểu lộ hết văn bản của bức hình ảnh thì bắt buộc truyền vào input đầu vào layer tất cả các px (64*64*3 = 12288). Nghĩa là đầu vào layer giờ tất cả 12288 nodes.


*

Tuy nhiên hình ảnh màu có tới 3 channels red, green, blue nên lúc biểu diễn ảnh dưới dạng tensor 3 chiều. Cần ta cũng trở nên định nghĩa kernel là một tensor 3 chiều kích cỡ k*k*3.


*
Sau pooling layer (2*2).Source: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

Có 2 nhiều loại pooling layer phổ biến là: max pooling với average pooling.


*
Ví dụ mô hình convolutional neural network. Source: https://www.easy-tensorflow.com/tf-tutorials/convolutional-neural-nets-cnns

Có thể xem cụ thể trong từng layer ở đây.


Mạng VGG 16

VGG16 là mạng convolutional neural network được khuyến nghị bởi K. Simonyan và A. Zisserman, University of Oxford. Model sau khi train bởi vì mạng VGG16 đạt độ đúng mực 92.7% top-5 kiểm tra trong dữ liệu ImageNet tất cả 14 triệu hình hình ảnh thuộc 1000 lớp khác nhau. Giờ áp dụng kiến thức ở trên nhằm phân tích mạng VGG 16.


Phân tích:

Convolutional layer: kích cỡ 3*3, padding=1, stride=1. Nguyên nhân không ghi stride, padding nhưng mà vẫn biết? bởi vì mặc định đã là stride=1 với padding làm cho output cùng width cùng height cùng với input.Pool/2 : max pooling layer với kích thước 2*23*3 conv, 64: thì 64 là số kernel áp dụng trong layer đấy, tuyệt depth của output đầu ra của layer đấy.Càng các convolutional layer sau thì kích cỡ width, height càng bớt nhưng depth càng tăng.Sau không ít convolutional layer và pooling layer thì dữ liệu được flatten và cho vào fully connected layer.

Xem thêm: Working Out Là Gì Và Cấu Trúc Cụm Từ Work Out Trong Câu Tiếng Anh

Bài sau bản thân sẽ ra mắt về keras với hướng dẫn sử dụng keras để áp dụng convolutional neural vào những ứng dụng như dấn diện số viết, dự đoán góc dịch rời trong ô tô tự lái.



Search for:

Bài viết gần đây


Mục bài bác viết


Deep Learning cơ bản ©2022. All Rights Reserved. Powered by WordPress.Theme by Phoenix web Solutions