کاربرد لایه Fusion و Deconvolution در یادگیری عمیق چیست؟

Question

با سلام

میخواستم بدونم کاربرد لایه Fusion و Deconvolution در یادگیری عمیق چیست؟ وچه مواقعی تصمیم گرفته میشه که از این نوع لایه ها استفاده بشه.البته خوب جواب سوال شاید این باشه که بنابه صورت مساله تصمیم ها گرفته میشه. ولی خوب بر اساس تجربه هم بعضی راه ها حل شدن و شاید بشه راحتتر به جواب سوال رسید.

من این دوتا لایه رو در شبکه های کانولوشنی دیدم.ولی همیشه این سوال برام پیش میاد که دقیقا چطور نوع لایه ها انتخاب میشن.اگر منبع خوبی برای این سوال من دارید لطفا اون رو هم پیشنهاد بدین.

متشکر

Answer 1

سلام
لایه deconvolution = upconvolution = transposed convolution = fractional convolution
که بهترین نام transposed convolution هستش لایه ایست که برای افزایش ابعاد feature map استفاده می شود. مثلا در تسک semantic segmentation تصویر را به ورودی شبکه داده و با لایه convolution رفته رفته ابعاد ورودی را کم می کنند تا به ویژگی های قویتر برسند مثلا از تصویر 200200 به 1010 میرسند و بعد از آن با اعمال چند لایه transposed convolution بر روی این لایه به ابعاد اولیه یعنی 200*200 می رسند که همان تصویر segment شده هستش. و یا در شبکه generative برای تولید نمونه ای مشابه نمونه دیتاست واقعی از ورودی رندم از لایه های transposed convolution استفاده می شود.
لایه fusion در واقع ادغام دو لایه برای تولید یه لایه واحد از لایه های convolution یا fc‌ می باشد. مثلا فرض کنید که می خواهید تسک image classification‌ انجام بدید و علاوه بر تصاویر RGB‌ تصاویر عمق رو هم دارید. دو شبکه جدا که بصورت conv1+conv2+fc هستش طراحی کرده و ورودی یک شبکه تصاویر RGB و ورودی دیگری تصاویر عمق باشد. خروجی هر لایه conv‌ را با خروجی متناظر شبکه دیگر fuse‌ کرده و به لایه بعدی انتقال داده می شود. و همچنین خروجی لایه آخر هم برای تصمیم گیری نهایی بهتر با هم fuse‌ می شود.

Comments

بابت توضیحات کاملتون سپاسگذارم