Conv. Sep. Layer 2D

Bu fonksiyon bloğu, görüntü verilerini işlemek için sinir ağlarında önemli bir bileşen olan ayrılabilir bir konvolüsyon katmanı kullanır. Konvolüsyon işlemini derinlik ve nokta konvolüsyonlarına ayırarak verimliliği artırmayı hedefler, performanstan ödün vermeden.

📥 Girdiler

Belirli girdiler, ana NodeCNN içinde ayarlanan konfigürasyonlara bağlı olacaktır. Genel olarak, bu blok önceki bloktan elde edilen özellikleri alır; bunlar görüntü verisi veya özellik haritaları içerebilir.

📤 Çıktılar

Blok, ayrılabilir konvolüsyon uygulandıktan sonra işlenmiş özellik haritalarını çıktılar; bu haritalar sonraki katmanlarda daha fazla işleme veya sınıflandırma için kullanılabilir.

🕹️ Kontroller

Kernel Size Bu kontrol, konvolüsyon işlemi sırasında odaklanılacak alanın boyutunu belirleyen konvolüsyon çekirdeğinin boyutunu ayarlamanıza olanak tanır.

Activation Function Konvolüsyon işlemi sonrasında uygulanacak aktivasyon fonksiyonunu seçin; örneğin ReLU, Sigmoid vb.

Filters Katmanda kullanılacak filtre sayısını belirtin; bu, oluşturulacak özellik haritalarının sayısını etkiler.

Padding Çıktının boyutunu etkileyebilecek padding kullanılıp kullanılmayacağına karar verin.

🎨 Özellikler

Layer Optimization Ayrılabilir konvolüsyonlar uygulanarak, bu katman hesaplama verimliliğini optimize ederken, özellik çıkarımının etkinliğini korur.

Dynamic Configurations Kullanıcılar, belirli görüntü verileri veya kullanım durumlarına göre konvolüsyon işlemini özelleştirmek için çekirdek boyutlarını, aktivasyon fonksiyonlarını ve filtreleri ayarlayabilir.

📝 Kullanım Talimatları

1. Previous Layer ile Bağlantı: Girdinin, konvolüsyon için uygun özellik verilerini sağlayan bir önceki katmana bağlı olduğundan emin olun.

2. Katman Parametrelerini Ayarlayın: Model gereksinimlerinize göre istenen filtre sayısını, çekirdek boyutunu ve aktivasyon fonksiyonlarını ayarlayın.

3. Değerlendirin: Ayrılabilir konvolüsyon katmanı aracılığıyla girdi verilerini işlemek için bloğu çalıştırın.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, fonksiyon bloğu girdi verileri üzerinde ayrılabilir konvolüsyon işlemini uygular ve daha sonraki katmanlarda kullanılabilecek rafine edilmiş özellik haritaları oluşturur.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Kernel Boyutunun Etkileri

Farklı çekirdek boyutları ile deney yapın. Daha küçük çekirdekler, görüntülerin ince detaylarından daha fazla özellik çıkarabilirken, daha büyük çekirdekler daha fazla bağlam yakalayabilir.

Filtreleri Ayarlama

Filtre sayısını artırmak, modelin daha karmaşık özellikler yakalamasına olanak tanır. Küçük bir sayı ile başlayın ve gerekli oldukça artırın; doğrulama performansına dayalı olarak.

Performansı İzleme

Bu katmandaki çıktıları kontrol etmek için Debug Input veya Image Logger kullanın; böylece özelliklerin doğru ve etkili bir şekilde çıkarıldığından emin olabilirsiniz.

🛠️ Sorun Giderme

Çıktı Üretilmedi

Önceki katmandan geçerli bir bağlantının olduğundan ve girdilerin işleme için beklenen şekle sahip olduğundan emin olun.

Geçersiz Katman Konfigürasyonu

Çekirdek boyutu, filtreler ve aktivasyon fonksiyonları gibi konfigürasyonlarınızı kontrol edin; bunların model yapınıza uygun olduğundan emin olun.