Max Pooling ასევე მოქმედებს როგორც ხმაურის დამთრგუნველი. ის საერთოდ უგულებელყოფს ხმაურიან აქტივაციას და ასევე ახორციელებს ხმაურის ამოღებას განზომილების შემცირებასთან ერთად.
რას აკეთებს Max pooling?
მაქსიმალური გაერთიანება, ან მაქსიმალური გაერთიანება, არის გაერთიანების ოპერაცია, რომელიც ითვლის მაქსიმალურ ან უდიდეს მნიშვნელობას თითოეული ფუნქციის რუქის თითოეულ პაჩში. შედეგები არის შერჩეული ან გაერთიანებული ფუნქციების რუქები, რომლებიც ხაზს უსვამენ პატჩის ყველაზე არსებულ მახასიათებელს და არა ფუნქციის საშუალო არსებობას საშუალო გაერთიანების შემთხვევაში.
რა არის გაერთიანების ტიპები?
გაერთიანების ოპერაციების სამი ტიპია:
- მაქს გაერთიანება: არჩეულია პარტიის პიქსელის მაქსიმალური მნიშვნელობა.
- მინიმალური გაერთიანება: არჩეულია პარტიის მინიმალური პიქსელის მნიშვნელობა.
- საშუალო გაერთიანება: არჩეულია პარტიაში ყველა პიქსელის საშუალო მნიშვნელობა.
რატომ გამოიყენება მაქს გაერთიანება CNN-ში?
გაერთიანების ფენები გამოიყენება ფუნქციების რუქების ზომების შესამცირებლად. ამრიგად, ის ამცირებს შესასწავლი პარამეტრების რაოდენობას და ქსელში შესრულებულ გამოთვლების რაოდენობას. გაერთიანების ფენა აჯამებს ფუნქციების რუქის რეგიონში არსებულ მახასიათებლებს, რომლებიც გენერირებულია კონვოლუციური შრის მიერ.
რომელი გაერთიანებაა ყველაზე სასურველი CNN-ში?
გაერთიანების ფენები
ყველაზე გავრცელებული მიდგომა, რომელიც გამოიყენება გაერთიანებაში არის მაქს გაერთიანება.
