Uma rede neural convolucional profunda (DCNN) é uma classe de redes neurais artificiais mais comumente usada para analisar imagens fornecendo mapas de características. Ela inclui cinco componentes: uma camada de unidade linear de convolução e retificada, uma camada de pooling, uma camada totalmente conectada, uma camada de dropout e uma camada de funções de ativação.
A arquitetura DCNN inclui cinco componentes: camada de unidade linear retificada e convolucional (ReLU), camada de agrupamento, camada totalmente conectada, camada de abandono e camada de funções de ativação. A camada convolucional e ReLU é usada para extrair recursos das imagens de entrada, enquanto a camada de pooling reduz o custo computacional. A camada totalmente conectada inicia a fase de classificação, a camada de abandono aborda o sobreajuste e a camada de funções de ativação coleta os pontos entre os pontos de dados e aprende. Veja como cada um deles funciona:
2. Camada de Pooling
A camada de pooling é usada para reduzir o custo computacional e o overfitting. Ele reduz o tamanho do mapa de características, mantendo as características mais importantes. Existem dois tipos de camadas de pooling: max pooling e average pooling. No max pooling, o valor máximo é selecionado de uma região particular do mapa de características, enquanto no average pooling, a média dos valores é calculada.
3. Camada Totalmente Conectada
A camada totalmente conectada é responsável por iniciar a fase de classificação. Ele pega o mapa de características da camada de pooling e o transforma em um vetor unidimensional. Este vetor é alimentado para a camada de funções de ativação para aprender a relação entre os pontos de dados.
4. Camada de Dropout
A camada de dropout é usada para lidar com o sobreajuste. Ele elimina aleatoriamente alguns neurônios do modelo durante o treinamento, o que ajuda a evitar que o modelo se torne muito dependente de um determinado conjunto de neurônios.
5. Camada de Funções de Ativação
A camada de funções de ativação é onde o modelo coleta os pontos entre os pontos de dados e aprende. Ele usa funções de ativação como ReLU, tanh ou sigmoid para introduzir não linearidade no modelo e ajudar a aprender relações complexas entre os pontos de dados.
Agora que você sabe o que é uma rede neural convolucional profunda e como ela funciona, você pode aplicá-la em seus próximos projetos de análise de imagens.
Rede Neural Convolucional Profunda (DCNN) – Uma Classe de Redes Neurais Artificiais para Análise de Imagens
Uma rede neural convolucional profunda (DCNN) é uma classe de redes neurais artificiais mais comumente usada para analisar imagens fornecendo mapas de características. Ela inclui cinco componentes: uma camada de unidade linear de convolução e retificada, uma camada de pooling, uma camada totalmente conectada, uma camada de dropout e uma camada de funções de ativação.
A arquitetura DCNN inclui cinco componentes: camada de unidade linear retificada e convolucional (ReLU), camada de agrupamento, camada totalmente conectada, camada de abandono e camada de funções de ativação. A camada convolucional e ReLU é usada para extrair recursos das imagens de entrada, enquanto a camada de pooling reduz o custo computacional. A camada totalmente conectada inicia a fase de classificação, a camada de abandono aborda o sobreajuste e a camada de funções de ativação coleta os pontos entre os pontos de dados e aprende. Veja como cada um deles funciona:
O que é uma DCNN?
Uma rede neural convolucional profunda (DCNN) é uma classe de redes neurais artificiais mais comumente usada para analisar imagens fornecendo mapas de características. Ela inclui cinco componentes: uma camada de unidade linear de convolução e retificada, uma camada de pooling, uma camada totalmente conectada, uma camada de dropout e uma camada de funções de ativação.
O que é a arquitetura DCNN?
A arquitetura DCNN inclui cinco componentes:
- Camada de unidade linear retificada e convolucional (ReLU)
- Camada de agrupamento
- Camada totalmente conectada
- Camada de abandono
- Camada de funções de ativação
1. Camada Convolucional e ReLu
Esta camada é a primeira camada que é usada para extrair os vários recursos das imagens de entrada. Nesta camada, a operação matemática de convolução é realizada entre a imagem de entrada e um
Como funciona uma DCNN?
Uma DCNN (Deep Convolutional Neural Network) é um tipo de rede neural artificial que é especialmente projetada para processar imagens. Ela é composta por várias camadas, cada uma com uma função específica, e é treinada para reconhecer padrões e características em imagens.
Ao contrário de uma rede neural tradicional, que processa dados de forma sequencial, uma DCNN processa dados em paralelo, o que a torna mais eficiente no processamento de imagens. Ela é capaz de aprender e extrair características de imagens de forma automática, sem a necessidade de intervenção humana.
Uma DCNN é composta por várias camadas, cada uma com uma função específica:
1. Camada convolucional
A camada convolucional é a primeira camada de uma DCNN e é responsável por extrair características das imagens. Ela é composta por vários filtros que são aplicados à imagem de entrada para detectar características específicas, como bordas, formas e texturas.
Cada filtro é aplicado a uma pequena região da imagem, chamada de janela de convolução, e é deslizado por toda a imagem para extrair características em diferentes posições. O resultado é um mapa de características, que é uma representação da imagem com as características detectadas.
É importante notar que os filtros são aprendidos durante o treinamento da rede, o que significa que a DCNN é capaz de se adaptar a diferentes tipos de imagens e aprender a detectar características relevantes para a tarefa em questão.
2. Camada de agrupamento
Na maioria dos casos, uma camada convolucional é seguida por uma camada de agrupamento. O objetivo principal dessa camada é diminuir o tamanho do mapa de características convoluído para reduzir os custos computacionais. Isso é realizado diminuindo as conexões entre camadas e operando independentemente em cada mapa de características. Dependendo do método usado, há vários tipos de operações de agrupamento.
No agrupamento máximo, o maior elemento é retirado do mapa de recursos. O agrupamento médio calcula a média dos elementos em uma seção de imagem de tamanho predefinido. A soma total dos elementos na seção predefinida é computada no agrupamento de soma. A camada de agrupamento geralmente serve como uma ponte entre a camada convolucional e a camada totalmente conectada.
3. Camada totalmente conectada
A camada totalmente conectada (FC) consiste em pesos e vieses junto com os neurônios e é usada para conectar os neurônios entre duas camadas diferentes. Essas camadas são geralmente colocadas antes da camada de saída e formam as últimas camadas de uma arquitetura CNN.
Nisso, a imagem de entrada das camadas anteriores é achatada e alimentada para a camada FC. O vetor achatado então passa por mais algumas camadas FC onde operações matemáticas geralmente ocorrem. Nesta etapa, o processo de classificação começa a ocorrer.
4. Camada de abandono
Geralmente, quando todos os recursos são conectados à camada FC, isso pode causar overfitting no conjunto de dados de treinamento. O overfitting ocorre quando um modelo específico funciona muito bem nos dados de treinamento, causando um impacto negativo no desempenho do modelo quando usado em novos dados.
Para superar esse problema, uma camada de dropout é utilizada, na qual alguns neurônios são descartados da rede neural durante o processo de treinamento, resultando em tamanho reduzido do modelo. Ao passar por um dropout de 0,3, 30 por cento dos nós são descartados aleatoriamente da rede neural.
5. Camada de Funções de Ativação
um dos parâmetros mais importantes do modelo CNN é a função de ativação. Elas são usadas para aprender e aproximar qualquer tipo de relacionamento contínuo e complexo entre variáveis da rede. Em palavras simples, ela decide quais informações do modelo devem disparar na direção para frente e quais não devem no final da rede.
Ele adiciona não linearidade à rede. Existem várias funções de ativação comumente usadas, como ReLU, Softmax, tanH e as funções sigmóides. Cada uma dessas funções tem um uso específico. Para um modelo CNN de classificação binária, as funções Sigmoid e softmax são preferidas e para classificação multiclasse, softmax é usado.
Como projetar um modelo DCNN
Infelizmente, nem todo aspecto das CNNs pode ser aprendido de forma tão direta. Ainda há uma longa lista de decisões que um designer de CNNs deve tomar.
- Para cada camada de convolução, quantos recursos você incluirá? Quantos pixels em cada recurso?
- Para cada camada de pooling, qual deve ser o tamanho da janela? Qual passo?
- Que função devo usar? Quantas épocas? Alguma parada antecipada?
- Para cada camada extra totalmente conectada, quantos neurônios ocultos?
Além disso, há também decisões arquitetônicas de nível mais alto a serem tomadas, como, quantas camadas de cada incluir? Em que ordem? Há muitos ajustes que podemos tentar, como novos tipos de camadas e maneiras mais complexas de conectar camadas entre si ou simplesmente aumentar o número de épocas, ou alterar a função de ativação.
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