প্রশ্ন:
কীভাবে সর্বোচ্চ পুলিং অ্যালেক্সনেটকে চিত্র প্রক্রিয়াকরণের জন্য দুর্দান্ত প্রযুক্তি তৈরি করতে সহায়তা করে?
উত্তর:আলেকসনেট, একটি উদ্ভাবনী কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে, সর্বাধিক পুলিংয়ের ধারণাটি একাধিক কনসোলিউশনাল স্তরযুক্ত একটি জটিল মডেলের মধ্যে সন্নিবেশিত হয়েছিল, আংশিকভাবে ফিটিংগুলির সাথে সহায়তা করার জন্য এবং বিশেষজ্ঞরা যা ডাকে সেই চিত্রগুলির সাথে কাজ করার ক্ষেত্রে নিউরাল নেটওয়ার্ক যে কাজটি করে থাকে তাকে প্রবাহিত করার জন্য একটি "অ-লিনিয়ার ডাউনস্যাম্পলিং কৌশল"।
অ্যালেক্সনেটকে ব্যাপকভাবে একটি দুর্দান্ত সিএনএন হিসাবে বিবেচনা করা হয়, ২০১২ আইএলএসভিআরসি (ইমেজনেট লার্জ-স্কেল ভিজ্যুয়াল রিকগনিশন চ্যালেঞ্জ) জিতেছে, যাকে মেশিন লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের অগ্রগতির জন্য একটি ওয়াটারশেড ইভেন্ট হিসাবে দেখা হয় (কেউ কেউ এটি কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গির "অলিম্পিক" বলে থাকেন )।
নেটওয়ার্কের কাঠামোর মধ্যে, যেখানে প্রশিক্ষণ দুটি জিপিইউতে বিভক্ত হয়, সেখানে পাঁচটি কনভ্যুশনাল স্তর, তিনটি সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তর এবং কিছু সর্বাধিক পুলিং বাস্তবায়ন রয়েছে।
মূলত, সর্বাধিক পুলিং নিউরনের সংগ্রহ থেকে আউটপুটগুলির "পুল" নেয় এবং পরবর্তী স্তরগুলির মানগুলিতে প্রয়োগ করে। এটি বোঝার আর একটি উপায় হ'ল মডেলটিকে আরও সঠিকভাবে ফিট করার জন্য একটি সর্বাধিক পুলিং পদ্ধতির মানগুলি সংহত করতে ও সহজতর করতে পারে।
সর্বাধিক পুলিং গণনা গ্রেডিয়েন্টগুলিতে সহায়তা করতে পারে। কেউ বলতে পারেন যে এটি "গণনার বোঝা হ্রাস করে" বা "অতিরিক্ত সংকুচিত করে" - ডাউন স্যাম্পলিংয়ের মাধ্যমে সর্বাধিক পুলিং "ডাইমেনটিয়ালিটি হ্রাস" বলে ডাকে।
মাত্রা হ্রাস হ'ল একটি অতি-জটিল জটিল মডেল থাকার বিষয়টি নিয়ে কাজ করে যা নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে চালানো শক্ত। একটি ছোট আকারের দাগযুক্ত ছোট ছোট আকারের একটি জটিল আকার এবং এই লাইনের প্রতিটি সামান্য কিছু উপাত্ত দ্বারা উপস্থাপনের জন্য কল্পনা করুন। মাত্রিকতা হ্রাসের সাথে ইঞ্জিনিয়াররা মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামটিকে মডেলটিকে পুরোপুরি সহজতর করতে "জুম আউট" করতে বা কিছু কম পয়েন্টের নমুনাকে সহায়তা করছেন। এ কারণেই যদি আপনি একটি সর্বাধিক পুলিং স্তর এবং এর আউটপুট দেখে থাকেন তবে আপনি মাঝে মাঝে মাত্রা হ্রাস কৌশলটির সাথে সম্পর্কিত একটি সরল পিক্সেলেশন দেখতে পাবেন।
আলেকসনেট রেকটিফাইড লিনিয়ার ইউনিট (আরএলইউ) নামে একটি ফাংশনও ব্যবহার করে এবং সিএনএন এর মাধ্যমে চিত্রগুলি প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে সর্বোচ্চ পুলিং এই কৌশলটির পরিপূরক হতে পারে।
বিশেষজ্ঞ এবং প্রকল্পের সাথে জড়িতরা অ্যালেক্সনেটের নির্দিষ্ট বিল্ড দেখানোর জন্য প্রচুর ভিজ্যুয়াল মডেল, সমীকরণ এবং অন্যান্য বিশদ সরবরাহ করেছেন, তবে সাধারণ অর্থে আপনি একাধিক কৃত্রিম নিউরনের আউটপুট কোয়েলসিং বা একীকরণ হিসাবে সর্বাধিক পুলিং সম্পর্কে ভাবতে পারেন। এই কৌশলটি সিএনএন-এর সামগ্রিক গঠনের অংশ, যা কাটিয়া প্রান্তের মেশিন দৃষ্টি এবং চিত্রের শ্রেণিবিন্যাসের সমার্থক হয়ে উঠেছে।
