Conv. Sep. Layer 2D

Dieser Funktionsblock nutzt eine separierbare Faltungsschicht, die ein wesentlicher Bestandteil von neuronalen Netzwerken zur Verarbeitung von Bilddaten ist. Er konzentriert sich darauf, den Faltungsprozess zu optimieren, indem er ihn in eine tiefenweise und punktweise Faltung trennt, was die Effizienz verbessert, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

📥 Eingänge

Die spezifischen Eingänge hängen von den in der übergeordneten NodeCNN festgelegten Konfigurationen ab. Im Allgemeinen erhält dieser Block Merkmale vom vorherigen Block, die Bilddaten oder Merkmalskarten umfassen können.

📤 Ausgänge

Der Block gibt verarbeitete Merkmalskarten aus, nachdem die separierbare Faltung angewendet wurde, die in nachfolgenden Schichten für weitere Verarbeitung oder Klassifizierung genutzt werden können.

🕹️ Steuerungen

Kernel Size Diese Steuerung ermöglicht es Ihnen, die Größe des Faltungs-Kernels festzulegen, die bestimmt, welcher Bereich während des Faltungsprozesses fokussiert wird.

Activation Function Wählen Sie die Aktivierungsfunktion aus, die nach der Faltungsoperation angewendet werden soll, wie z. B. ReLU, Sigmoid usw.

Filters Geben Sie die Anzahl der Filter an, die in der Schicht verwendet werden sollen, was sich darauf auswirkt, wie viele Merkmalskarten generiert werden.

Padding Entscheiden Sie, ob Padding verwendet werden soll, was die Dimensionen des Outputs beeinflussen kann.

🎨 Funktionen

Layer Optimization Durch die Implementierung separierbarer Faltungen optimiert diese Schicht die rechnerische Effizienz, während die Effektivität der Merkmalsüberschneidung aufrechterhalten wird.

Dynamic Configurations Benutzer können die Kernelgrößen, Aktivierungsfunktionen und Filter anpassen, um die Faltungsverarbeitung basierend auf spezifischen Bilddaten oder Anwendungsfällen zu individualisieren.

📝 Nutzungshinweise

1. Connect to Previous Layer: Stellen Sie sicher, dass der Eingang mit einer vorausgehenden Schicht verbunden ist, die geeignete Merkmalsdaten für die Faltung bereitstellt.

2. Configure Layer Parameters: Legen Sie die gewünschte Anzahl von Filtern, die Kernelgröße und die Aktivierungsfunktionen gemäß den Anforderungen Ihres Modells fest.

3. Evaluate: Führen Sie den Block aus, um die Eingabedaten durch die separierbare Faltungsschicht zu verarbeiten.

📊 Bewertung

Wenn er ausgeführt wird, wendet der Funktionsblock den Prozess der separierbaren Faltung auf die Eingabedaten an und erstellt verfeinerte Merkmalskarten, die in nachgelagerten Schichten Ihres neuronalen Netzwerks genutzt werden können.

💡 Tipps und Tricks

Kernel Size Impacts

Experimentieren Sie mit verschiedenen Kernelgrößen. Kleinere Kerne können effektiv mehr Merkmale aus den feinen Details von Bildern extrahieren, während größere Kerne mehr Kontext erfassen können.

Adjusting Filters

Die Erhöhung der Anzahl der Filter ermöglicht es dem Modell, komplexere Merkmale zu erfassen. Beginnen Sie mit einer kleinen Anzahl und erhöhen Sie sie nach Bedarf basierend auf der Validierungsleistung.

Monitor Performance

Verwenden Sie Debug Input oder Image Logger, um die Ausgaben in dieser Schicht zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Merkmale korrekt und effektiv extrahiert werden.

🛠️ Fehlersuche

No Output Produced

Stellen Sie sicher, dass eine gültige Verbindung von der vorhergehenden Schicht besteht und dass die Eingänge die erwartete Form für die Verarbeitung haben.

Invalid Layer Configuration

Überprüfen Sie Ihre Konfigurationen wie Kernelgröße, Filter und Aktivierungsfunktionen, um sicherzustellen, dass sie für Ihre Modellstruktur angemessen festgelegt sind.