CNN Flashcards
Cos’è una CNN
Le CNN sono le reti neurali convoluzionali usate principalmente per l’analisi delle immagini o dati di multidimensionali. L’architettura tipica di una CNN concatena livelli convoluzionali con uno di pooling poi altri strati convoluzionali e quindi un altro di pooling e così via, e poi ci sono uno o più strati completamente connessi che effettuano la previsione finale.
Layer di convoluzione
I neuroni nel primo strato convoluzionale sono collegati solo ad una porzione di pixel che fa parte del loro campo recettivo. Vengono utilizzati dei filtri per eseguire operazioni di convoluzione sull’input. Questa operazione produce una mappa delle caratteristiche rilevanti dell’input.
Layer di pooling
Il layer di pooling serve per ridurre l’immagine di input, riduce la dimensionalità spaziale riducendo così il numero di parametri in modo da ridurre il carico di lavoro, più robusta. Solo il valore di input massimo in ogni filtro arriva al livello successivo, gli altri input vengono eliminati.
