Qual é a definição de um "mapa de características" (também conhecido como "mapa de ativação") em uma rede neural convolucional?


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 Introdução

Dentro de uma rede neural convolucional, geralmente temos uma estrutura / fluxo geral que se parece com isso:

  1. imagem de entrada (ou seja, um vetor 2D x)

(A primeira camada convolucional (Conv1) começa aqui ...)

  1. envolva um conjunto de filtros ( w1) ao longo da imagem 2D (ou seja, faça as z1 = w1*x + b1multiplicações de produtos escalonados), onde z1é 3D e b1apresenta vieses.
  2. aplique uma função de ativação (por exemplo, ReLu) para tornar z1não linear (por exemplo a1 = ReLu(z1)), onde a1é 3D.

(A segunda camada convolucional (Conv2) começa aqui ...)

  1. envolva um conjunto de filtros ao longo das ativações recém-calculadas (ou seja, faça as z2 = w2*a1 + b2multiplicações de produtos escalonados), onde z2é 3D e b2é tendencioso.
  2. aplique uma função de ativação (por exemplo, ReLu) para tornar z2não linear (por exemplo a2 = ReLu(z2)), onde a2é 3D.

 A questão

A definição do termo "mapa de características" parece variar de literatura para literatura. Concretamente:

  • Para a camada convolutional 1, faz corresponde "mapa recurso" ao vetor de entrada x, ou o produto do ponto de saída z1, ou as ativações de saída a1, ou o "processo" conversão xpara a1, ou algo mais?
  • Da mesma forma, para a camada convolutional 2, faz "mapa recurso" corresponde ao ativações de entrada a1, ou o produto do ponto de saída z2, ou a ativação da saída a2, ou o "processo" conversão a1para a2, ou algo mais?

Além disso, é verdade que o termo "mapa de recursos" é exatamente o mesmo que "mapa de ativação"? (ou eles realmente significam duas coisas diferentes?)

 Referências adicionais:

Trechos de redes neurais e aprendizado profundo - Capítulo 6 :

* A nomenclatura está sendo usada livremente aqui. Em particular, estou usando "mapa de recursos" para significar não a função calculada pela camada convolucional, mas a ativação dos neurônios ocultos que saem da camada. Esse tipo de abuso leve da nomenclatura é bastante comum na literatura de pesquisa.


Trechos de Visualização e compreensão de redes convolucionais de Matt Zeiler :

Neste artigo, apresentamos uma técnica de visualização que revela os estímulos de entrada que excitam os mapas de recursos individuais em qualquer camada do modelo. [...] Nossa abordagem, por outro lado, fornece uma visão não paramétrica da invariância, mostrando quais padrões do conjunto de treinamento ativam o mapa de recursos. [...] uma operação de contraste local que normaliza as respostas nos mapas de recursos. [...] Para examinar uma determinada ativação de convnet, definimos todas as outras ativações na camada para zero e passamos os mapas de recursos como entrada para a camada deconvnet anexada. [...] O convnet usa não linearidades reais, que retificam os mapas de recursos, garantindo assim que os mapas de recursos sejam sempre positivos. [...] O convnet usa filtros aprendidos para envolver os mapas de recursos da camada anterior. [...] Fig. 6, essas visualizações são representações precisas do padrão de entrada que estimulam o mapa de recursos fornecido no modelo [...] quando as partes da imagem de entrada original correspondentes ao padrão são ocluídas, vemos uma queda distinta de atividade no mapa de recursos. [...]

Observações: também introduz o termo "mapa de características" e "mapa de características retificado" na Fig. 1.


Trechos do capítulo Stanford CS231n na CNN :

[...] Uma armadilha perigosa que pode ser facilmente percebida com esta visualização é que alguns mapas de ativação podem ser zero para muitas entradas diferentes, o que pode indicar filtros mortos e pode ser um sintoma de altas taxas de aprendizado [...] Ativações de aparência típica na primeira camada CONV (esquerda) e na quinta camada CONV (direita) de um AlexNet treinado olhando para uma foto de um gato. Cada caixa mostra um mapa de ativação correspondente a algum filtro. Observe que as ativações são esparsas (a maioria dos valores é zero, nesta visualização mostrada em preto) e principalmente local.


Trechos de um guia do iniciante para entender redes neurais convolucionais

[...] Todo local exclusivo no volume de entrada produz um número. Depois de deslizar o filtro por todos os locais, você descobrirá que resta um conjunto de números 28 x 28 x 1, que chamamos de mapa de ativação ou mapa de recursos.

Respostas:


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Um mapa de recursos, ou mapa de ativação, são as ativações de saída para um determinado filtro (a1 no seu caso) e a definição é a mesma, independentemente da camada em que você está.

Mapa de recursos e mapa de ativação significam exatamente a mesma coisa. É chamado de mapa de ativação porque é um mapeamento que corresponde à ativação de diferentes partes da imagem e também um mapa de recursos, porque também é um mapeamento de onde um determinado tipo de recurso é encontrado na imagem. Uma ativação alta significa que um determinado recurso foi encontrado.

Um "mapa de características retificado" é apenas um mapa de características criado usando o Relu. Você pode ver o termo "mapa de recursos" usado para o resultado dos produtos com pontos (z1), porque também é realmente um mapa de onde certos recursos estão na imagem, mas isso não é comum.


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Obrigado pela contribuição. Sua resposta está alinhada com o meu entendimento (por exemplo, mapas de ativação a1, a2etc). No Conv2, acho que chamaria a1o mapa de ativação de entrada e a2o mapa de ativação de saída. Em Conv1, eu xa imagem de entrada e a1o mapa de ativação de saída.
Atlas7

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Antes de falar sobre o significado do mapa de características, vamos apenas definir o termo do vetor de características.

vetor de característica é representação vetorial de objetos. Por exemplo, um carro pode ser representado por [número de rodas, porta. janelas, idade ..etc].

O mapa de características é uma função que pega vetores de características em um espaço e os transforma em vetores de características em outro. Por exemplo, dado um vetor de característica [volume, peso, altura, largura], ele pode retornar [1, volume / peso, altura * largura] ou [altura * largura] ou mesmo apenas [volume]

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