CNN'lerde yerel ve yoğun katmanlar arasındaki fark

Question

Bir "Yerel" katman ve bir konvolüsyonel sinir ağındaki "Yoğun" katman arasındaki fark nedir? TensorFlow'da CIFAR-10 kodunu anlamaya çalışıyorum ve normal yoğun katmanların yerine "Yerel" katmanları kullandığını görüyorum. TF'de "Yerel" katmanların uygulanmasını destekleyen herhangi bir sınıf var mı?

Answer 1

cuda-convnet alıntı:

Yerel olarak bağlı katmanı paylaşılmamış ağırlığına sahip: tabakasının bu tür bir konvolüsyonel katmanı gibi, ama herhangi bir ağırlık paylaşımı yoktur. Yani, giriş görüntüsündeki her (x, y) konumda farklı bir filtre kümesi uygulanır. Bunun yanı sıra, tam olarak bir kıvrım tabakası gibi davranır. iki katman local3 ve local4 adlandırılır rağmen TensorFlow cifar-10 örnekte

, aslında tam bağlı katman, cuda-convnet belirtildiği gibi değil lokal olarak bağlı katmanı vardır (eğer pool2 çıktısında görebilirsiniz local3 tabakasının girişine düzleştirilmiştir).

Answer 2

sorgulamadan altında user2576346 adlı quoting: ...

Anlıyorum gibi

, ya da yoğun bağlanmış veya kıvrımlı bir tabaka olması gerekmektedir Hayır bu doğru değildir. Bu ifadeyi ifade etmenin daha doğru bir yolu, katmanların ya tamamen bağlı (yoğun) ya da yerel olarak bağlı olmasıdır.

Konvolüsyonel bir katman, yerel olarak bağlı bir katmanın örneğidir. Genel olarak, lokal olarak bağlı bir tabaka, her biriminin sadece girdinin lokal bir bölümüne bağlandığı bir tabakadır. Bir konvolüsyonel katman, her bir konvolüsyonel özellik detektörü yerel reseptif pencerelerde, örneğin, tüm görüntüye doğru yönlendirildiğinden, uzamsal bir çeviri değişmezliği sergileyen özel bir yerel tabaka türüdür. örneğin 3x3 veya 5x5 boyutlarında.