Junior — Senior
რა არის depthwise separable convolution და სად გამოიყენება (MobileNet)?
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
გაღრმავებით განცალკევებული კონვოლუცია — ეს არის ტიპის კონვოლუცია, რომელიც ჩვეულებრივ კონვოლუციას ორ დამოუკიდებელ ოპერაციად ყოფს:
- გაღრმავებით კონვოლუცია — თითოეულ შესვლის არხზე (გაღრმავებაზე) ცალკე ფილტრი გამოიყენება.
- პუნქტური კონვოლუცია — კონვოლუცია 1x1 ბირთვით, რომელიც აერთიანებს გაღრმავების ფენას და ქმნის ახალ მახასიათებლებს.
ეს მიდგომა მნიშვნელოვნად ამცირებს პარამეტრების რაოდენობას და გამოთვლითი სირთულეს ჩვეულებრივ კონვოლუციასთან შედარებით, ამავდროულად შენარჩუნებული ხარისხით.
MobileNet-ში, გაღრმავებით განცალკევებული კონვოლუცია გამოიყენება მსუბუქი და ეფექტიანი მოდელების შექმნისთვის, რომლებიც განკუთვნილია მობილური და ჩაშენებული მოწყობილობებისთვის, შეზღუდული რესურსებით.
მაგალითი: თუ ჩვეულებრივი კონვოლუცია 3x3 ბირთვით და N შესვლის და M გამოსვლის არხებით საჭიროებს 33NM პარამეტრს, მაშინ გაღრმავებით განცალკევებული კონვოლუცია საჭიროებს 33N (გაღრმავება) + 11NM (პუნქტური), რაც მნიშვნელოვნად ნაკლებია.