به بخش پرسش و پاسخ یادگیری عمیق خوش آمدید,
این نسخه آزمایشی سایت است.
لطفا به نکات زیر توجه کنید:
  • برای ارتباط با مدیران میتوانید از صفحه مدیران اقدام کنید.
  • سوال و جواب ها باید به زبان فارسی باشند. استفاده از زبان انگلیسی یا فینگلیش برای پاسخ دادن مجاز نیست.
  • لطفا بعد از پرسش سوال لینک سوال خود را در گرو تلگرام (Iran Deep Learning Group) معرفی کنید تا سریعتر به جواب برسید. برای دسترسی به آخرین لینک از منابع یادگیری استفاده کنید
  • لطفا بجای عکس از متن استفاده کنید. اگر متون طولانی هستند از سایت pastebin.com برای اپلود استفاده کرده و لینک حاصل را در سوال خود قرار دهید. برای قرار دادن تصویر ، از بخش ارسال تصویر ادیتور سایت استفاده کنید.
  • بعد از دریافت پاسخ، بهترین پاسخ را از طریق کلیک بر روی علامت تیک انتخاب کنید
  • اگر با خطا و یا مشکلی مواجه شدید از بخش تماس با ما در انتهای صفحه و یا ایمیل Coderx7@gmail.com موضوع را اطلاع دهید.

با تشکر

دسته بندی ها

0 امتیاز

سلام و عرض ادب
من در مورد ورودی شبکه الکس نت یک کم سرگردم شدم
از طرفی توی مقاله اصلی بیان میکنه که ابعاد تصویر 2272273 هست اما وقتی که دیتاست cifar10 رو نگاه میکنم ابعاد دیتا 32323 هست.
لطفا راهنمایی کنید.ممنون

توسط (211 امتیاز)

2 پاسخ

+2 امتیاز
 
بهترین پاسخ

سلام
اولا از الکس نت استفاده نکنید دیگه چون خیلی غیربهینه اس
دوما الکس نت برای ایمیج نت معرفی شد که با اون سایز شروع به ترین کرد.
سیفار10 یک دیتاست کوچیک با 60 هزار تصویر با اندازه 32 در 32 هست.
برای همین اگر بخوایید از معماری الکس نت و یا کلا هر معماری ای که روی ایمیج نت ترین شده ،بدون هیچ تغییری روی سیفار10 استفاده اش کنید یا با خطا مواجه میشید یا اگر نشید دقت بشدت افتضاحی بدست میارید (در صورت عدم استفاده از فاین تونینگ)
دلیلش هم اینه که در لایه های نخستین معماری هایی که رو یایمیج نت اموزش میبیندد توده ورودی با اندازه 256 و یا اندازه های مشابه کاهش چشم گیری پیدا میکنه و حداقل نصف میشه و بعد از اون هم باز یکسری کاهش ابعاد وجود داره . به همین دلیل وقتی شما یک توده با اندازه 32 در 32 به شبکه میدید به مشکل برمیخورید.
برای اینکه مشکل شما مرتفع بشه خیلی راحت اندازه کرنل یا استراید (یا هردو ) رو تغییر بدید تا کاهش ابعاد بیش از حد نداشته باشید. بعضی ها هم یک لایه پولینگ همون اول میزارن که باز اندازه رو کاهش بدن میتونید اون رو هم بردارید . کلا توجه کنید که کاهش ابعاد شدید نداشته باشید خصوصا در ابتدای شبکه. و هر معماری رو با توجه به شیوه ای که برای کاهش توده ورودی انتخاب کرده تنظیم کنید(یکی با کرنل بزرگتر و استراید بزرگتر کاهش میده یکی پولینگ میزاره یکی از جفتش استفاده میکنه و...)
وقتی که اندازه تصاویر شما خیلی کوچکتر از تصاویر معماری ای باشه که روی یک دیتاست خاص ترین شده و برای اون تنظیم شده، شما نباید از Padding استفاده کنید. padding زمانی مناسب هست که قصد شما گرفتن کراپ های مختلف از تصویر باشه و اونم در حد چند پیکسل در اطراف نه اینکه ایده رسوندن ابعاد یک تصویر کوچیک به یک تصویر بزرگتر باشه.
به همین دلیل یا معماری رو با توجه به تصاویرتون تنظیم کنید یا اینکه تصاویرتون رو resize کنید

توسط (4.3k امتیاز)
انتخاب شده توسط
+1 امتیاز

سلام میتونین resize کنین به 227 در 227 یا اینکه padding انجام بدین روی عکسا ورودی که سایزشون بزرگتر بشه یا از یک شبکه کوچکتر مثل lenet استفاده کنین... شاید دوستان دیگه پیشنهادا بهتری داشته باشن

توسط (255 امتیاز)
...