In cosa differiscono i canali dai livelli?
1. Funzione :
- Canali :I canali rappresentano la profondità o le mappe delle caratteristiche di una rete neurale. Vengono utilizzati per acquisire diversi aspetti o caratteristiche dei dati di input. Ciascun canale in un livello si concentra sull'estrazione di informazioni specifiche dall'input.
- Livelli :I livelli sono impilati in sequenza in un'architettura di rete neurale. Ciascun livello esegue operazioni o trasformazioni specifiche sui dati di input o sull'output del livello precedente. I livelli possono eseguire varie funzioni, come l'estrazione e la trasformazione delle funzionalità, il raggruppamento o la classificazione.
2. Dimensionalità :
- Canali :I canali rappresentano la terza dimensione dell'input o dell'output di una rete neurale. La prima dimensione corrisponde all'altezza, la seconda dimensione corrisponde alla larghezza e la terza dimensione corrisponde al numero di canali.
- Livelli :I livelli rappresentano l'ordine di impilamento delle operazioni in una rete neurale. Il primo livello è il livello di input, seguito dai livelli nascosti e infine il livello di output. Ogni livello aggiunge profondità all'architettura di rete.
3. Estrazione di funzionalità :
- Canali :Diversi canali in un livello sono responsabili dell'estrazione di caratteristiche specifiche dai dati di input. Ad esempio, in una rete di classificazione delle immagini, un canale potrebbe catturare i bordi, un altro potrebbe catturare i colori e un altro potrebbe rilevare le trame.
- Livelli :Ogni strato di una rete neurale esegue una trasformazione specifica sui dati di input o di output dello strato precedente. Ciò consente alla rete di apprendere ed estrarre funzionalità sempre più complesse man mano che avanza attraverso diversi livelli.
4. Unità computazionali :
- Canali :I canali sono composti da singole unità computazionali chiamate neuroni o nodi. Ogni neurone in un canale esegue una somma ponderata dei suoi input e applica una funzione di attivazione per produrre un output.
- Livelli :i livelli sono costituiti da più canali impilati insieme. Il numero di canali in uno strato determina la profondità o la complessità di quel particolare strato.
5. Pooling e progressi :
- Canali :Le operazioni di pooling vengono generalmente applicate attraverso i canali per ridurre la dimensionalità e mantenere le caratteristiche essenziali. È possibile utilizzare gli strides lungo la dimensione del canale per eseguire il downsampling dell'input.
- Livelli :Il raggruppamento e gli avanzamenti vengono generalmente applicati alle dimensioni di altezza e larghezza di un livello per ridurre la dimensione delle mappe delle caratteristiche e controllare il flusso di informazioni tra i livelli.
In sintesi, i canali rappresentano la profondità delle funzionalità o le mappe delle funzionalità in uno strato di rete neurale, mentre i livelli sono la sequenza impilata di operazioni eseguite sui dati mentre attraversano la rete. I canali consentono l'estrazione di diverse funzionalità, mentre i livelli facilitano la trasformazione e l'apprendimento di rappresentazioni sempre più complesse dei dati di input.