په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
Max pooling په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې یو مهم عملیات دی چې د ځانګړتیاوو په استخراج او د ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي. د عکسونو د ډلبندۍ د دندو په شرایطو کې، د نقشې د نمونې د نمونې کولو لپاره د قناعتي پرتونو وروسته اعظمي پولینګ پلي کیږي، کوم چې د کمپیوټري پیچلتیا کمولو په وخت کې د مهمو ځانګړتیاو په ساتلو کې مرسته کوي. اصلي موخه
د حوض کولو پرتونه څنګه د عکس ابعاد کمولو کې مرسته کوي پداسې حال کې چې مهم ځانګړتیاوې ساتي؟
د حوض کولو پرتونه د عکسونو ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي پداسې حال کې چې په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې مهم ځانګړتیاوې ساتي. د ژورې زده کړې په شرایطو کې، CNNs په دندو کې خورا اغیزمن ثابت شوي لکه د عکس طبقه بندي، د اعتراض کشف، او سیمانټیک قطع کول. د پولینګ پرتونه د CNNs یوه لازمي برخه ده او مرسته کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د پیټرچ سره کاونیت ته معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
حوض کول څنګه په CNN کې د فیچر نقشې ساده کوي، او د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
پولینګ یو تخنیک دی چې په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې کارول کیږي ترڅو د فیچر نقشې ابعاد ساده او کم کړي. دا د ان پټ ډیټا څخه د خورا مهم ځانګړتیاو په استخراج او ساتلو کې مهم رول لوبوي. په CNNs کې، حوض کول په عمومي ډول د قناعتي پرتونو له پلي کولو وروسته ترسره کیږي. د پول کولو موخه دوه چنده ده:
د پولینګ مفهوم او په قناعتي عصبي شبکو کې د هغې رول تشریح کړئ.
پولینګ په قناعتي عصبي شبکو (CNNs) کې یو بنسټیز مفهوم دی چې د فیچر نقشې د ځایي ابعادو کمولو کې مهم رول لوبوي ، پداسې حال کې چې د کره طبقه بندي لپاره اړین مهم معلومات ساتي. په دې شرایطو کې، پولینګ د محلي ځانګړتیاوو په یوه واحد نمایندګي ارزښت کې د لنډیز کولو له لارې د ان پټ ډاټا د نمونې کولو پروسې ته اشاره کوي. دا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow پیژندنه, د قونشني عصبي شبکو معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه