Reti Neurali Convoluzionali (CNN): differenze tra le versioni

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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.