Junior — Senior
MobileNet v2 ile v1 (ters residuals) arasındaki fark nedir?
sobes.tech yapay zeka
AI'dan gelen yanıt
MobileNet v2, v1'den farklı olarak, esas olarak "tersine çevrilmiş kalıntılar" ve "doğrusal dar boğazlar" kavramlarının tanıtımıyla ayrılır.
MobileNet v1'de normal kalıntı bağlantıları ve derinlemesine ayrılabilir konvolüsyonlar kullanılırken, bu zaten hesaplama karmaşıklığını azaltıyordu. MobileNet v2'de mimari şu şekilde tasarlanmıştır:
- Ana blok "tersine çevrilmiş kalıntı bloğu"dür: önce 1x1 konvolüsyon (pointwise convolution) kullanılarak kanal sayısı genişletilir, sonra derinlemesine konvolüsyon yapılır ve sonunda tekrar daha az kanal sayısına sıkıştırılır.
- Kalıntı bağlantıları, genişletilmiş özellik alanına değil, daraltılmış (sınırlı) alana uygulanır, bu da parametre sayısını azaltır ve verimliliği artırır.
- Lineer bir dar boğaz (bloğun son katmanı ReLU aktivasyonu içermez) kullanılır, böylece özelliklerin sıkıştırılması sırasında bilgi kaybı önlenir.
Bu, MobileNet v2'nin, v1'e kıyasla aynı veya daha az hesaplama kaynağıyla daha verimli ve daha doğru olmasını sağlar.
Basitleştirilmiş MobileNet v2 bloğu yapısı örneği:
# Pseudocode
giriş -> 1x1 konvolüsyon (genişletme, ReLU6) -> derinlemesine konvolüsyon (ReLU6) -> 1x1 konvolüsyon (proje, lineer) -> kalıntı ekleme (boyutlar uyuyorsa)