Deep Learning Academy · Pelajaran

VGG: Tindanan Penapis Kecil

Kedalaman daripada blok 3x3 yang ringkas.

Pelajaran 2 daripada 413 langkah

VGG: Tindanan Penapis Kecil ialah pelajaran Deep Learning Academy percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 2 daripada 4. Anda boleh membaca keseluruhan pelajaran di bawah secara percuma — kemudian berlatih secara praktikal dalam pelayar menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran Deep Learning Academy, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus Deep Learning Academy merangkumi sejumlah 4 pelajaran.

Satu Saiz Penapis untuk Semua

VGG membuat pertaruhan berani: gunakan hanya konvolusi 3x3 yang kecil di mana-mana, kemudian tindankan sebanyak mungkin.

Mengapa Saiz Kecil Berjaya

Dua lapisan 3x3 yang ditindan melihat kawasan yang sama seperti satu lapisan 5x5, tetapi dengan lebih sedikit parameter dan satu ketaklinearan tambahan di antaranya.

Kedalaman Mengatasi Lebar

Daripada menggunakan lapisan yang besar, VGG memilih untuk menjadi lebih dalam, sehingga mencapai 16 atau 19 lapisan dan mempelajari hierarki ciri yang lebih kaya.

Seragam dan Mudah Dijangka

Setiap conv mengekalkan pengisian dan saiz yang sama, jadi bentuknya mudah difahami. Keseragaman ini menjadikan VGG mudah disalin.

Gunakan Pengumpulan untuk Mengecilkan Saiz

Selepas setiap blok conv, max pool 2x2 mengecilkan saiz ruang sebanyak separuh sambil menggandakan bilangan saluran.

import torch.nn as nn
pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

Satu Blok VGG

Unit yang berulang ialah conv, ReLU, conv, ReLU, pool. Rantaikan blok ini dan anda akan memperoleh sebahagian besar VGG.

import torch.nn as nn
block = nn.Sequential(nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2))

Kepala Pengelas yang Berat

VGG berakhir dengan tiga lapisan padat yang besar. Lapisan tersebut menyimpan kebanyakan berat model, sebab itulah model ini begitu besar pada cakera.

Kos Memori

Keanggunan itu ada harganya: VGG perlahan dan memerlukan banyak memori. Reka bentuk yang cantik tidak bermakna kos pelaksanaannya rendah.

Pengekstrak Ciri yang Kukuh

Sehingga hari ini, lapisan awal VGG menghasilkan features boleh guna semula yang sangat baik untuk pembelajaran pindahan dan pemindahan gaya.

Bina dengan Gelung

Oleh sebab coraknya berulang, anda boleh menjana VGG daripada senarai konfigurasi dengan menggunakan gelung untuk menambah setiap lapisan secara terprogram.

cfg = [64, 64, "M", 128, 128, "M"]
# "M" means insert a max-pool here

Pengajaran yang Berkekalan

Sumbangan VGG ialah prinsip yang jelas: utamakan banyak penapis kecil berbanding beberapa penapis besar. Rangkaian moden masih mengikutnya.

Semakan Pantas

Ingat kembali pilihan reka bentuk utama di sebalik VGG.

Imbas Kembali: Kecil tetapi Hebat

VGG membuktikan bahawa kedalaman yang dibina daripada blok 3x3 mudah mengatasi penapis besar yang canggih. Mudah, boleh diulang dan berpengaruh. Syabas!

Percuma untuk bermula

Pelajari Python dengan tutor kecerdasan buatan — percuma

Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.

Kursus
30
Pelajaran
120

Soalan Lazim

Adakah pelajaran “VGG: Tindanan Penapis Kecil” percuma?

Ya — teks penuh “VGG: Tindanan Penapis Kecil” boleh dibaca secara percuma di web ini. Untuk berlatih secara interaktif menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7, serta membuka kunci baki kursus Deep Learning Academy, tingkat taraf kepada CoddyKit PRO. Kursus Deep Learning Academy merangkumi sejumlah 4 pelajaran.

Apakah yang akan saya pelajari dalam “VGG: Tindanan Penapis Kecil”?

Kedalaman daripada blok 3x3 yang ringkas. Anda berlatih Deep Learning Academy menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.

Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan Deep Learning Academy?

Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran Deep Learning Academy di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 2 daripada 4.

Berapa lamakah pelajaran “VGG: Tindanan Penapis Kecil” diambil?

Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.

Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran Deep Learning Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran Deep Learning Academy menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. LeNet dan AlexNet: Kejayaan Awal
  2. VGG: Tindanan Penapis Kecil
  3. ResNet: Sambungan Langkau Menjadi Mendalam
  4. Muatkan Model torchvision
← Kembali ke Deep Learning Academy