П:
Како мак удруживање помаже да АлекНет постане сјајна технологија за обраду слика?
А:У АлекНет-у, иновативној конволуцијској неуронској мрежи, концепт мак удруживања је убачен у сложен модел са вишеструким конволуционим слојевима, делимично како би се помогло у прилагођавању и поједноставио рад који неуронска мрежа ради у раду са сликама са оним што стручњаци називају „нелинеарна стратегија падања узорака“.
АлекНет се сматра прилично сјајним ЦНН-ом, пошто је победио у 2012. години ИЛСВРЦ (ИмагеНет Ларге-Сцале Висуал Рецогнитион Цхалленге), који се доживљава као преломни догађај за машинско учење и напредак неуронске мреже (неки га називају „Олимпијада“ рачунарског вида) ).
У оквиру мреже, где је обука подељена на два ГПУ-а, постоји пет конволуционарних слојева, три потпуно повезана слоја и нешто мак спајања.
У основи, максимално удруживање узима „збирку“ излаза из колекције неурона и примењује их на вредности следећег слоја. Други начин да се ово разуме је да приступ максималном удруживању може да обједини и поједностави вредности ради прикладнијег уклапања модела.
Максимално удруживање може вам помоћи у израчунавању градијената. Могло би се рећи да „смањује рачунски терет“ или „смањује прекомерно уклапање“ - кроз смањивање нивоа узорка, максимално удруживање укључује оно што се назива „смањење димензионалности“.
Смањење димензија бави се проблемом прекомпликованог модела који је тешко провести кроз неуронску мрежу. Замислите сложен облик, са много малих назубљених контура и свако мало ове линије представљене тачком података. Уз смањење димензија, инжењери помажу програму машинског учења да „умањи“ или узоркује мање података, како би модел у целини био једноставнији. Зато ако погледате мак слој за обједињавање и његов излаз, понекад можете видети једноставнију пикселацију која одговара стратегији за смањење димензионалности.
АлекНет такође користи функцију која се зове исправљене линеарне јединице (РеЛУ), а макс. Удруживање може бити комплементарно овој техници у обради слика путем ЦНН-а.
Стручњаци и они који су укључени у пројекат доставили су обиље визуелних модела, једначина и других детаља како би показали специфичну изградњу АлекНет-а, али у општем смислу, можете размотрити максимално удруживање као удруживање или консолидацију излаза више вештачких неурона. Ова стратегија део је целокупне градње ЦНН-а, која је постала синоним за врхунски машински вид и класификацију слике.
