Redes convolucionales y su importancia
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Capa de pooling
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RESUMEN
padding = ‘same’ aumenta linea alrededor para que posicion 1,1 puede ser procesada mas de 1 vez
Luego se aplica lo contrario con MaxPooling
- Reduce en imagen la linea alrededor
- Ademas que elimina el ruido
- El mas comun es el parametro MAX
ESTE CURSO ESTA ASOMBROSO, ME COSTO AL INICIO, PERO ME ESTA ABRIENDO A GRANDES POSIBILIDADES.
Y QUE TAL UN MODELO QUE DETECTE LA POSIBILIDAD DE QUE UNA PERSONA ESTA NERVIOSA AL ENTRAR A UN SUPEMERCADOS, PODRIA TENER MAS PROBABILIDAD DE ROBAR UN ARTICULO, O POR EJEMPLO COMO ES LA REACCION SI AL ENTRAR VE UNA IMAGEN DE UNA AUTORIDAD, COMO SE MUESTRA EN SU ROSTRO. CLARO QU ESA IMAGEN SERIA UN TRIGGER A UNA EMOCION, Y ESA IMAGEN DEBE IRSE CAMBIANDO CON EL TIEMPO… PODER DETECTAR EMOCIONES CON IMAGENES.
Capa de pooling
A medida que se avanza en la profundidad de la red van aumentando el número de imágenes generadas por los filtros y por lo tanto el número de img a procesar lo que ocasionara una sobrecarga de computación.
Para esto la capa de pooling nos servirá para disminuir el tamaño de las imágenes resultantes de la convolución gracias a un kernel (mas usados son: max[conserva el pixel mas alto de un grupo de pixeles] y avarage[saca el promedio de un grupo de pixeles]) que realizara una operación de agrupamiento. Gracias a esta operación se reduce el ruido mientras se conserva las características más importantes de la imagen.
En resumen, mientras avancemos en las capas de la CNN:
-
Se ira aumentando el número de canales en la imagen (imágenes resultantes de convolución)
-
Se ira disminuyendo el tamaño de las imágenes debido a la capa de pooling.
Estas 2 operaciones permitirán detectar resaltar objetos específicos en una imagen, sin tener problemas de computación.
Desde la convolución básica al Max Pooling es en plan que se hace el zoom out y bajando la resolución.
La capa de pooling también es llamada capa de agrupación.
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