Kako se kanali razlikuju od slojeva?
1. Funkcija :
- Kanali :Kanali predstavljaju mape dubine ili značajki neuronske mreže. Koriste se za hvatanje različitih aspekata ili značajki ulaznih podataka. Svaki kanal u sloju fokusiran je na izdvajanje specifičnih informacija iz ulaza.
- Slojevi :Slojevi su složeni sekvencijalno u arhitekturi neuronske mreže. Svaki sloj izvodi određene operacije ili transformacije na ulaznim podacima ili izlazu prethodnog sloja. Slojevi mogu obavljati različite funkcije, kao što je ekstrakcija značajki, transformacija značajki, udruživanje ili klasifikacija.
2. Dimenzionalnost :
- Kanali :Kanali predstavljaju treću dimenziju ulaza ili izlaza neuronske mreže. Prva dimenzija odgovara visini, druga dimenzija odgovara širini, a treća dimenzija odgovara broju kanala.
- Slojevi :Slojevi predstavljaju redoslijed slaganja operacija u neuronskoj mreži. Prvi sloj je ulazni sloj, zatim slijede skriveni slojevi i na kraju izlazni sloj. Svaki sloj dodaje dubinu mrežnoj arhitekturi.
3. Izdvajanje značajki :
- Kanali :Različiti kanali u sloju odgovorni su za izdvajanje specifičnih značajki iz ulaznih podataka. Na primjer, u mreži za klasifikaciju slika, jedan kanal može uhvatiti rubove, drugi može uhvatiti boje, a treći može otkriti teksture.
- Slojevi :Svaki sloj u neuronskoj mreži izvodi specifičnu transformaciju na ulaznim podacima ili izlazu prethodnog sloja. To omogućuje mreži da uči i izdvaja sve složenije značajke dok napreduje kroz različite slojeve.
4. Računske jedinice :
- Kanali :Kanali se sastoje od pojedinačnih računalnih jedinica koje se nazivaju neuroni ili čvorovi. Svaki neuron u kanalu izvodi ponderirani zbroj svojih ulaza i primjenjuje aktivacijsku funkciju da proizvede izlaz.
- Slojevi :Slojevi se sastoje od više kanala naslaganih zajedno. Broj kanala u sloju određuje dubinu ili složenost tog sloja.
5. Udruživanje i koraci :
- Kanali :Operacije udruživanja obično se primjenjuju na više kanala kako bi se smanjila dimenzionalnost i zadržale bitne značajke. Koraci se mogu koristiti duž dimenzije kanala za smanjivanje uzorkovanja ulaza.
- Slojevi :Udruživanje i koraci općenito se primjenjuju po dimenzijama visine i širine sloja kako bi se smanjila veličina mapa značajki i kontrolirao protok informacija između slojeva.
Ukratko, kanali predstavljaju dubinu značajki ili mape značajki u sloju neuronske mreže, dok su slojevi naslagani niz operacija koje se izvode na podacima dok prolaze kroz mrežu. Kanali omogućuju ekstrakciju različitih značajki, dok slojevi olakšavaju transformaciju i učenje sve složenijih prikaza ulaznih podataka.