Machine Learning kompakt by Andriy Burkov

Autor:Andriy Burkov [Andriy Burkov]
Die sprache: eng
Format: epub
Herausgeber: mitp Verlag
veröffentlicht: 2019-06-30T16:00:00+00:00

6.2.1 Convolutional Neural Networks (CNNs)

Vielleicht ist Ihnen aufgefallen, dass die Anzahl der Parameter eines MLP sehr schnell zunehmen kann, wenn man das Netz vergrößert. Wenn Sie eine Schicht hinzufügen, kommen Parameter (die Matrix und der Vektor ) hinzu. Wenn Sie dem vorhandenen neuronalen Netz eine weitere Schicht mit 1.000 Einheiten hinzufügen, kommen mehr als eine Millionen neue Parameter zu Ihrem Modell hinzu. Die Optimierung eines so großen Modells ist eine sehr rechenaufwendige Aufgabe.

Wenn es sich bei den Trainingsbeispielen um Bilder handelt, ist die Eingabe sehr hochdimensional 3 . Wenn Sie die Bildklassifikation mit einem MLP vornehmen möchten, wird die Optimierungsaufgabe vermutlich kaum lösbar sein. Ein Convolutional Neural Network (CNN ) ist eine spezielle Art eines FFNN , das die Anzahl der Parameter in einem neuronalen Netz mit sehr vielen Einheiten beträchtlich reduziert, ohne dass die Qualität des Modells allzu sehr darunter leidet. CNNs werden zur Bild- und Textverarbeitung eingesetzt und haben die dort zuvor erzielten Leistungen beträchtlich verbessert.

3 Jedes Pixel eines Bilds ist ein Merkmal. Ein 100 mal 100 Pixel großes Bild besitzt also 10.000 Merkmale.

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