จำนวนช่องสัญญาณอินพุต ซึ่งเป็นพารามิเตอร์แรกของฟังก์ชัน nn.Conv2d ใน PyTorch หมายถึงจำนวนแผนที่คุณลักษณะหรือช่องในรูปภาพอินพุต มันไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับจำนวนค่า "สี" ของรูปภาพ แต่แสดงถึงจำนวนคุณลักษณะหรือรูปแบบที่แตกต่างกันซึ่งเครือข่ายสามารถเรียนรู้ได้
ในโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) แต่ละเลเยอร์ประกอบด้วยตัวกรองหรือเคอร์เนลหลายตัวที่เชื่อมโยงกับรูปภาพอินพุตเพื่อแยกคุณสมบัติต่างๆ ตัวกรองเหล่านี้มีหน้าที่ในการเรียนรู้รูปแบบหรือคุณลักษณะต่างๆ ที่มีอยู่ในข้อมูลอินพุต จำนวนช่องสัญญาณเข้าจะกำหนดจำนวนตัวกรองที่ใช้ในเลเยอร์
เพื่อให้เข้าใจแนวคิดนี้ ลองพิจารณาตัวอย่าง สมมติว่าเรามีภาพ RGB ที่มีขนาด 32×32 แต่ละพิกเซลในภาพมีช่องสีสามช่อง ได้แก่ แดง เขียว และน้ำเงิน ดังนั้นภาพอินพุตจึงมีช่องสัญญาณเข้าสามช่อง หากเราส่งภาพนี้ผ่านเลเยอร์แบบหมุนวนที่มีช่องอินพุต 16 ช่อง นั่นหมายความว่าเลเยอร์นี้จะมีฟิลเตอร์ 16 ตัว ซึ่งแต่ละตัวจะหมุนวนไปพร้อมกับรูปภาพอินพุตเพื่อแยกคุณสมบัติที่แตกต่างกัน
วัตถุประสงค์ของการมีช่องอินพุตหลายช่องคือการจับภาพลักษณะหรือลักษณะที่แตกต่างกันของข้อมูลอินพุต ในกรณีของรูปภาพ แต่ละช่องสามารถมองเห็นได้เป็นแผนผังคุณลักษณะที่แตกต่างกันซึ่งบันทึกรูปแบบเฉพาะ เช่น ขอบ พื้นผิว หรือสี ด้วยการมีช่องอินพุตหลายช่อง เครือข่ายสามารถเรียนรู้การแสดงข้อมูลอินพุตที่ซับซ้อนมากขึ้น
จำนวนช่องสัญญาณอินพุตยังส่งผลต่อจำนวนพารามิเตอร์ในเลเยอร์แบบหมุนวนด้วย ตัวกรองแต่ละตัวในเลเยอร์เป็นเมทริกซ์น้ำหนักขนาดเล็กที่เรียนรู้ในระหว่างกระบวนการฝึก จำนวนพารามิเตอร์ในเลเยอร์ถูกกำหนดโดยขนาดของตัวกรองและจำนวนช่องอินพุตและเอาต์พุต การเพิ่มจำนวนช่องอินพุตจะเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์ ซึ่งสามารถทำให้เครือข่ายแสดงออกได้มากขึ้น แต่ยังมีราคาแพงในการคำนวณอีกด้วย
จำนวนช่องสัญญาณอินพุตในฟังก์ชัน nn.Conv2d แสดงถึงจำนวนแผนที่คุณลักษณะหรือช่องสัญญาณในภาพอินพุต จะกำหนดจำนวนตัวกรองที่ใช้ในเลเยอร์ Convolutional และส่งผลต่อความสามารถของเครือข่ายในการเรียนรู้การแสดงข้อมูลอินพุตที่ซับซ้อน
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ Convolution Neural Network (CNN):
- โครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดสร้างขึ้นคืออะไร?
- ช่องสัญญาณออกมีอะไรบ้าง?
- เทคนิคทั่วไปในการปรับปรุงประสิทธิภาพของ CNN ในระหว่างการฝึกอบรมมีอะไรบ้าง
- ขนาดแบทช์ในการฝึกอบรม CNN มีความสำคัญอย่างไร ส่งผลต่อกระบวนการฝึกอบรมอย่างไร?
- เหตุใดการแยกข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้องจึงมีความสำคัญ โดยทั่วไปมีการจัดสรรข้อมูลจำนวนเท่าใดสำหรับการตรวจสอบความถูกต้อง
- เราจะเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับ CNN อย่างไร อธิบายขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง
- จุดประสงค์ของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพและฟังก์ชันการสูญเสียในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม (CNN) คืออะไร
- เหตุใดการตรวจสอบรูปร่างของข้อมูลอินพุตในระยะต่างๆ ระหว่างการฝึกอบรม CNN จึงมีความสำคัญ
- Convolutional Layer ใช้กับข้อมูลอื่นที่ไม่ใช่รูปภาพได้หรือไม่? ให้ตัวอย่าง
- คุณจะกำหนดขนาดที่เหมาะสมสำหรับเลเยอร์เชิงเส้นใน CNN ได้อย่างไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน Convolution neural network (CNN)