P:
Com pot ajudar a la màxima agrupació d'AlexNet una gran tecnologia per al processament d'imatges?
R:A AlexNet, una xarxa neuronal convolutiva innovadora, el concepte de reunió màxima s’insereix en un model complex amb múltiples capes convolutives, en part per ajudar a encaixar i racionalitzar el treball que fa la xarxa neuronal treballant amb imatges amb el que anomenen els experts. una "estratègia de mostreig de baixada no lineal".
AlexNet es considera àmpliament com una CNN força gran, després de guanyar el ILSVRC 2012 (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge), que es considera un esdeveniment de conques hidrogràfiques per a l'aprenentatge de màquines i el progrés de les xarxes neuronals (alguns en diuen "els Jocs Olímpics" de la visió per ordinador. ).
En el marc de la xarxa, en què la formació es divideix en dues GPU, hi ha cinc capes convolutives, tres capes completament connectades i una implementació de reunió màxima.
Essencialment, l'agrupació màxima pren el "conjunt" de les sortides d'una col·lecció de neurones i les aplica als valors de la capa següent. Una altra manera d’entendre-ho és que un enfocament màxim de concentració pot consolidar i simplificar els valors per tal d’ajustar-se més adequadament al model.
La reunió màxima pot ajudar a calcular els degradats. Es podria dir que "redueix la càrrega del càlcul" o "es redueix l'ajustament excessiu": a través de la baixada de mostres, la combinació màxima implica el que s'anomena "reducció de dimensionalitat".
La reducció de dimensionalitat tracta el problema de tenir un model complicat que és difícil d'executar per una xarxa neuronal. Imagineu-vos una forma complexa, amb molts contorns poc marcats i cada mica d’aquesta línia representada per un punt de dades. Amb la reducció de la dimensionalitat, els enginyers ajuden el programa d’aprenentatge de màquines a “fer zoom” o a mostrejar menys punts de dades, de manera que el model en general sigui més senzill. És per això que si es mira una capa de reunió màxima i la seva sortida, de vegades es pot veure una píxelització més senzilla que correspon a una estratègia de reducció de dimensionalitat.
AlexNet també utilitza una funció anomenada unitats lineals rectificades (ReLU), i la reunió màxima pot ser complementària a aquesta tècnica en el processament d’imatges mitjançant la CNN.
Els experts i els implicats en el projecte han proporcionat abundants models visuals, equacions i altres detalls per mostrar la creació específica d’AlexNet, però en un sentit general, es pot pensar en la reunió màxima com a coalició o consolidar la producció de múltiples neurones artificials. Aquesta estratègia forma part de la generació global de la CNN, que s’ha convertit en sinònim de visió de màquina i classificació d’imatges d’avantguarda.
