Das Schlüsselwort hier ist Parameterfreigabe oder Gewichtsfreigabe für verschiedene Bildbereiche.
Wenn wir ein einfaches Beispiel für ein Graustufen-Binärbild eines Alphabets 'F' nehmen, ist es eine Kombination mehrerer Muster. Die Muster hier sind vertikale Linien und horizontale Linien. Diese Muster basieren auf der Beziehung zwischen den Intensitäten zusammenhängender Zellen. Diese Beziehung zwischen zusammenhängenden Zellen wird unter Verwendung einer Gewichtsmatrix hergestellt.
Um mehrere horizontale Linien zu identifizieren, benötigen wir nicht mehrere Knotensätze in einer verborgenen dichten Schicht, um verschiedene horizontale Linien im Bild zu identifizieren. Das Muster ist das gleiche, aber an verschiedenen Stellen vorhanden. Daher kommt die Gewichtsverteilung ins Spiel.
Codieren Sie in der ersten verborgenen Ebene die horizontale Linie des Musters in einer Gewichtsmatrix (während des Trainings gelernt und beim Testen verwendet). Legen Sie es über ein kleines Gitter und prüfen Sie, ob es vorhanden ist. Wenn diese Matrix über das Bild geschoben und getestet wird, wird das Vorhandensein horizontaler Linien an verschiedenen Stellen markiert. Diese Gewichtsmatrix wird als Kernel bezeichnet.
Durch die Kombination der oben genannten Punkte bietet der Kernel eine Möglichkeit, die Parameter- / Gewichtsverteilung zwischen zusammenhängenden Zellen zu handhaben, um Muster zu identifizieren. Eine dichte Schicht anstelle von Kerneln würde es irgendwann lösen, aber auf zufällige Weise beginnen. Da ein effizienter Weg identifiziert wurde, wird er verwendet.
Um vertikale Linien zu identifizieren, wird ein weiterer Kernel benötigt, über den Sie gleiten können.
Angenommen, als nächstes haben wir eine dichte Schicht als 2. verborgene Schicht. Diese Ebene sucht nach Kombinationen von Mustern ('p' horizontale Linien und 'q' vertikale Linien in diesem Fall für 'F') und lernt Kombinationen, um die Ausgabe zu identifizieren.
Nur um mit der herkömmlichen Programmierung zu vergleichen, sind Kernel wie reguläre Ausdrücke. dichte Schichten sind wie Schleifen. Ich teile nur meine Gedanken. Jede bessere Erklärung ist willkommen.
