Aus dem Kurs: Neuronale Netze und Deep Learning – Grundlagen

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Convolutional Layer

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Convolutional Layer

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Bisher haben wir nur eine Art von Layer in einem neuronalen Netz besprochen, nämlich den Fully Connected Layer auch Dense Layer genannt. Das ist allerdings nicht die einzige Art an Layern, die wir zur Verfügung haben. Eine Gattung, die sich als State of the Art-Lösung für Bildverarbeitung herauskristallisiert hat, sind Convolutional Layer. Ein Convolutional Layer hat ebenfalls lernbare Parameter, die wir im Backpropagation-Vorgang anpassen. Die Art und Weise, wie wir die Ausgabe des Convolutional Layers berechnen, ist allerdings völlig anders, im Vergleich zu Dense Layern. Sehen wir uns im Detail an, was passiert. Ich habe hier ein Bild aus dem Datensatz namens MNIST gezogen. MNIST beinhaltet tausende Bilder von handgeschriebenen Ziffern von 0 bis und die Bilder sind immer 28 * 28 Pixel groß. Ich habe das Bild jetzt so vergrößert, das jedes Pixel sichtbar ist. In einem Convolutional Layer definieren wir sogenannte Filter oder Kernels. Es handelt sich dabei um Matrizen, die mit…

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