Что такое stem network в CNN-классификаторах?

Stem network в CNN-классификаторах — это начальная часть сверточной нейронной сети, которая отвечает за первичную обработку входного изображения. Она обычно состоит из нескольких сверточных слоев с большими ядрами и/или шагом (stride), а также слоев подвыборки (pooling).

Основная задача stem network — быстро и эффективно извлечь базовые признаки из изображения (например, края, текстуры), а также уменьшить пространственные размеры данных для последующей обработки более глубокими слоями.

Например, в архитектуре ResNet stem network может выглядеть так:

• Свертка с ядром 7x7 и stride=2
• MaxPooling с ядром 3x3 и stride=2

Это позволяет снизить размер входного изображения и подготовить его к более сложным операциям.

Таким образом, stem network играет роль предварительного фильтра и уменьшения размерности, что улучшает эффективность и качество обучения классификатора.