प्रश्न:
अधिकतम पूलिंग कैसे मदद करता है एलेक्सनेट इमेज प्रोसेसिंग के लिए एक बेहतरीन तकनीक है?
ए:एलेक्सनेट में, एक अभिनव दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क, अधिकतम पूलिंग की अवधारणा को कई जटिल परतों के साथ एक जटिल मॉडल में डाला गया है, आंशिक रूप से फिटिंग के साथ मदद करने और काम को कारगर बनाने के लिए जो तंत्रिका नेटवर्क छवियों के साथ काम करने में करता है जिसे विशेषज्ञ कहते हैं। "गैर-रेखीय डाउनसम्पलिंग रणनीति।"
एलेक्सनेट को व्यापक रूप से एक बहुत बड़ा सीएनएन माना जाता है, जिसने 2012 ILSVRC (इमेजनेट लार्ज-स्केल विजुअल रिकॉग्निशन चैलेंज) जीता है, जिसे मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क प्रोग्रेस के लिए वाटरशेड इवेंट के रूप में देखा जाता है (कुछ इसे कंप्यूटर विजन का "ओलंपिक" कहते हैं। )।
नेटवर्क के ढांचे में, जहां प्रशिक्षण को दो GPU में विभाजित किया गया है, पांच संकेंद्रित परतें हैं, तीन पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें हैं और कुछ अधिकतम पूलिंग कार्यान्वयन हैं।
अनिवार्य रूप से, अधिकतम पूलिंग न्यूरॉन्स के संग्रह से आउटपुट का "पूल" लेता है और उन्हें बाद की परत के मूल्यों पर लागू करता है। इसे समझने का एक और तरीका यह है कि एक अधिकतम पूलिंग दृष्टिकोण मॉडल को अधिक उचित तरीके से फिट करने के लिए मूल्यों को समेकित और सरल कर सकता है।
अधिकतम पूलिंग कम्प्यूटरों की गणना करने में मदद कर सकता है। कोई यह कह सकता है कि यह "गणना बोझ को कम करता है" या "सिकुड़ते हुए अधिक" - डाउनस्मलिंग के माध्यम से, अधिकतम पूलिंग संलग्न करता है जिसे "आयामीता में कमी" कहा जाता है।
ओवरऑलप्लेटेड मॉडल होने के मुद्दे पर आयाम में कमी एक तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से चलाने के लिए कठिन है। कई छोटे दांतेदार आकृति के साथ एक जटिल आकार की कल्पना करें, और इस बिंदु के हर छोटे से एक डेटा बिंदु द्वारा दर्शाया गया है। आयामी कमी के साथ, इंजीनियर मशीन को "ज़ूम आउट" करने या कम डेटा बिंदुओं का नमूना लेने में मदद कर रहे हैं, जिससे मॉडल को पूरे सरल बना दिया जा सके। इसीलिए यदि आप एक अधिकतम पूलिंग लेयर और इसके आउटपुट को देखते हैं, तो आप कभी-कभी एक डायमेंशन रिडक्शन स्ट्रैटेजी के अनुरूप एक साधारण पिक्सेल देख सकते हैं।
एलेक्सनेट एक फ़ंक्शन का उपयोग करता है जिसे रेक्टिफाइड लीनियर यूनिट्स (ReLU) कहा जाता है, और अधिकतम पूलिंग CNN के माध्यम से प्रोसेसिंग इमेजेज में इस तकनीक का पूरक हो सकता है।
विशेषज्ञों और परियोजना में शामिल लोगों ने एलेक्सनेट के विशिष्ट निर्माण को दिखाने के लिए प्रचुर मात्रा में दृश्य मॉडल, समीकरण और अन्य विवरण दिए हैं, लेकिन एक सामान्य अर्थ में, आप कई कृत्रिम न्यूरॉन्स के उत्पादन को मजबूत या समेकित करने के रूप में अधिकतम पूलिंग के बारे में सोच सकते हैं। यह रणनीति CNN के समग्र निर्माण का हिस्सा है, जो अत्याधुनिक मशीन दृष्टि और छवि वर्गीकरण का पर्याय बन गया है।
