Reti Neurali Convoluzionali (CNN): differenze tra le versioni
(Creata pagina con "dsad") |
Nessun oggetto della modifica |
||
| Riga 1: | Riga 1: | ||
Reti che utilizzano Layer Convoluzionali, utilizzate soprattutto per la classificazione di immagini 2D. | |||
Differiscono dalle reti che utilizzano Layer Totalmente Connessi (''Fully Connected Layer)'' in quanto l'input non è monodimensionale, ma 2D, conservando in questo modo le informazioni spaziali che andrebbero perse se si appiattisse la matrice di pixel che costituisce l'immagine. | |||
I Layer Convoluzionali applicano un filtro, detto [[kernel di convoluzione]] sull'immagine. | |||
Versione delle 21:59, 16 mar 2024
Reti che utilizzano Layer Convoluzionali, utilizzate soprattutto per la classificazione di immagini 2D.
Differiscono dalle reti che utilizzano Layer Totalmente Connessi (Fully Connected Layer) in quanto l'input non è monodimensionale, ma 2D, conservando in questo modo le informazioni spaziali che andrebbero perse se si appiattisse la matrice di pixel che costituisce l'immagine.
I Layer Convoluzionali applicano un filtro, detto kernel di convoluzione sull'immagine.