CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Max pooling သည် အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာ လျှော့ချရေးတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အရေးပါသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်း၏အခြေအနေတွင်၊ အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကိုနမူနာချရန်အတွက် ပေါင်းစပ်အလွှာများပြီးနောက် max pooling ကို အသုံးပြုသည်၊ ၎င်းသည် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချပေးသည်။ အဓိကရည်ရွယ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း
အရေးပါသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပုံ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် အလွှာပေါင်းထည့်ခြင်းတွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် အလွှာများပေါင်းထည့်ခြင်းတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္တုရှာဖွေခြင်း နှင့် semantic segmentation ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ပေါင်းကူးအလွှာများသည် CNN ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပါဝင်ကူညီပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပေါင်းစည်းခြင်းသည် CNN ရှိ အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း၊ အမြင့်ဆုံးပေါင်းစည်းခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Pooling သည် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို ရိုးရှင်းစေရန်နှင့် လျှော့ချရန်အတွက် Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ထည့်သွင်းဒေတာမှ အရေးကြီးဆုံးအင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CNN များတွင်၊ convolutional layers များကို အသုံးချပြီးနောက် ပုံမှန်အားဖြင့် စုပေါင်းလုပ်ဆောင်ကြသည်။ ပေါင်းကူးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ နှစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပေါင်းစပ်ခြင်းသဘောတရားနှင့် convolutional neural networks များတွင် ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍကို ရှင်းပြပါ။
Pooling သည် တိကျသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုအတွက် လိုအပ်သော အရေးကြီးအချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ spatial dimensions များကို လျှော့ချရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်နေသည့် convolutional neural networks (CNNs) တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ဒေသဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကို ကိုယ်စားလှယ်တန်ဖိုးတစ်ခုအဖြစ် အကျဉ်းချုံ့ခြင်းဖြင့် ထည့်သွင်းဒေတာကို နမူနာယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ဒီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုမိတ်ဆက်ပေးသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်