Настройка свёрток

Моделирование изображений с помощью Keras

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

Свёртка

Свёртка с дополнением нулями

Дополнение нулями в Keras

model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)),
                 padding='valid')

Дополнение нулями в Keras

model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)),
                 padding='same')

Шаги

Шаги в Keras

model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)),
          strides=1)

Шаги в Keras

model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)),
          strides=2)

Пример

Вычисление размера выхода

$$O = ((I - K + 2P) / S) + 1$$

где

• $I$ = размер входных данных
• $K$ = размер ядра
• $P$ = размер дополнения нулями
• $S$ = шаги

Вычисление размера выхода

$$ 28 = ((28 - 3 + 2) / 1) + 1$$

$$ 10 = ((28 - 3 + 2) / 3) + 1$$

Расширенные свёртки

Расширение в Keras

model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)),
          dilation_rate=2)

Давайте потренируемся!

Моделирование изображений с помощью Keras