Konvolüsyon, havuzlama ve özellik haritaları
Evrişimsel sinir ağları (CNN), görsel veriyi işlemek için özel olarak tasarlanmıştır. Ağırlık paylaşımı sayesinde tam bağlı ağlara göre çok daha az parametre kullanır ve uzamsal örüntüleri doğal biçimde öğrenir.
Küçük bir filtre (kernel) — örneğin 3×3'lük matris — görüntü üzerinde kayar. Her konumda f…
**Max Pooling:** Her bölgede maksimum değeri alır. Özellik haritasını küçültür, en belirgi…
⚡ İnteraktif Playground
💡AlexNet (2012) CUDA GPU'lar üzerinde eğitilmiş ilk büyük CNN'dir. ImageNet yarışmasında ikinci sıradan %10.8 puan farkla kazandı. Bu başarı derin öğrenme devrimimini resmen başlattı.
✦ Quiz
3×3 konvolüsyon filtresinin kaç öğrenilebilir parametresi vardır (bias dahil)?
Bağlantılı Konular