רשתות עצביות קונבולוציוניות ( CNN's) יכולות לשמש כדי ללמוד תכונות כמו גם לסווג נתונים בעזרת מסגרות תמונה. ישנם סוגים רבים של CNN. מחלקה אחת של CNN הן רשתות עצביות קונבולוציוניות הניתנות להפרדה בעומק.
האם ResNet ניתן להפרדה בעומק?
רשת עצבית שיורית עמוקה (ResNet) השיגה הצלחה רבה ביישומי ראייה ממוחשבת. … [35] יישמו בהצלחה separable שכבות קונבולציה בתחום של ראיית מחשב לפילוח סמנטי.
האם ל-MobileNet יש פיתול הניתן להפרדה בעומק?
MobileNet משתמשת ב- הפיתולים הניתנים להפרדה בעומקזה מקטין משמעותית את מספר הפרמטרים בהשוואה לרשת עם פיתולים רגילים עם אותו עומק ברשתות. כתוצאה מכך נוצרות רשתות עצביות עמוקות קלות משקל. פיתול הניתן להפרדה לעומק נעשה משתי פעולות.
מהי פיתול בכיוון העומק?
פיתול עומק הוא סוג של פיתול שבו אנו מיישמים מסנן פיתול יחיד עבור כל ערוץ קלט בפיתול הדו-ממדי הרגיל המבוצע על פני מספר ערוצי קלט, המסנן הוא עמוק כמו את הקלט ומאפשר לנו לערבב בחופשיות ערוצים כדי ליצור כל רכיב בפלט.
האם גרעין קונבולוציוני כלשהו ניתן להפרדה מרחבית?
קונבולציה ניתנת להפרדה מרחבית מפרק קונבולציה לשתי פעולות נפרדות. בקונבולציה רגילה, אם יש לנו גרעין של 3x3 אז אנחנו מערבבים את זה ישירות עם התמונה. נוכל לחלק גרעין של 3x3 לגרעין של 3x1 ולגרעין של 1x3.
