Logo id.boatexistence.com

Jaringan mana yang memiliki konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam?

Daftar Isi:

Jaringan mana yang memiliki konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam?
Jaringan mana yang memiliki konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam?

Video: Jaringan mana yang memiliki konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam?

Video: Jaringan mana yang memiliki konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam?
Video: Sudah bisa? Ayo coba lagi, belajar algoritma CNN (Arsitektur Inception V1, ResNet-50, dan Xception). 2024, Mungkin
Anonim

Convolutional neural networks ( CNN) dapat digunakan untuk mempelajari fitur serta mengklasifikasikan data dengan bantuan bingkai gambar. Ada banyak jenis CNN. Satu kelas CNN adalah jaringan saraf convolutional yang dapat dipisahkan secara mendalam.

Apakah konvolusi ResNet Depthwise dapat dipisahkan?

Jaringan saraf sisa dalam (ResNet) telah mencapai sukses besar dalam aplikasi visi komputer. … [35] telah berhasil menerapkan lapisan konvolusi separable yang mendalam di bidang visi komputer segmentasi semantik.

Apakah MobileNet memiliki konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam?

MobileNet menggunakan konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalamIni secara signifikan mengurangi jumlah parameter jika dibandingkan dengan jaringan dengan lilitan biasa dengan kedalaman jaring yang sama. Ini menghasilkan jaringan saraf dalam yang ringan. Konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam dibuat dari dua operasi.

Apa itu konvolusi Depthwise?

Konvolusi Depthwise adalah sejenis konvolusi di mana kami menerapkan filter konvolusi tunggal untuk setiap saluran input Dalam konvolusi 2D reguler yang dilakukan pada beberapa saluran input, filter sedalam masukan dan memungkinkan kita dengan bebas mencampur saluran untuk menghasilkan setiap elemen dalam keluaran.

Apakah ada kernel konvolusi yang dapat dipisahkan secara spasial?

Konvolusi yang Dapat Dipisahkan Secara Spasial menguraikan konvolusi menjadi dua operasi yang terpisah. Dalam konvolusi biasa, jika kita memiliki kernel 3 x 3 maka kita langsung menggulungnya dengan gambar. Kita dapat membagi kernel 3 x 3 menjadi kernel 3 x 1 dan kernel 1 x 3.

Direkomendasikan: