จากสิ่งที่ฉันได้เรียนรู้เราใช้ตัวกรองหลายตัวใน Conv Layer ของ CNN เพื่อเรียนรู้ตัวตรวจจับคุณสมบัติที่แตกต่างกัน แต่เนื่องจากตัวกรองเหล่านี้มีการใช้งานคล้ายกัน (เช่นเลื่อนและคูณกับพื้นที่ของอินพุต) พวกเขาจะไม่ได้เรียนรู้พารามิเตอร์เดียวกันในระหว่างการฝึกอบรมหรือไม่ ดังนั้นการใช้ตัวกรองหลายรายการจะซ้ำซ้อน?
คำตอบ:
ฉันมีความสับสนเดียวกันในการทำความเข้าใจความจริงข้อนี้ ความสับสนเกิดขึ้นกับมือใหม่เพราะความชัดเจนของหนังสือไม่ได้กล่าวถึงตัวกรองที่แตกต่างกัน
เนื่องจากตัวกรองเหล่านี้ถูกนำไปใช้เช่นเดียวกัน
ตัวกรองถูกนำไปใช้ในทำนองเดียวกัน แต่ค่าของเซลล์ในเมทริกซ์นั้นแตกต่างจากตัวกรองอื่น ๆ ดังนั้นพวกเขาจึงดึงคุณสมบัติที่แตกต่างจากภาพ
พวกเขาจะไม่ได้เรียนรู้พารามิเตอร์เดียวกันในระหว่างการฝึกอบรมหรือไม่
ไม่พวกเขาไม่ได้เรียนรู้พารามิเตอร์เดียวกันเนื่องจากตัวกรองแตกต่างกันในขณะนี้ ดังนั้นการใช้ตัวกรองหลายตัวจึงไม่ซ้ำซ้อน
ฉันได้พบคำตอบสำหรับคำถามนี้: https://www.quora.com/Why-does-each-filter-learn-different-features-in-a-convolutional-neural-network
มันบอกว่าที่นี่: "... (อัลกอริทึม (การเพิ่มประสิทธิภาพ) พบว่าการสูญเสียไม่ลดลงหากตัวกรองสองตัวมีน้ำหนักและอคติที่คล้ายกันดังนั้นในที่สุดมันก็จะเปลี่ยนหนึ่งในตัวกรอง (น้ำหนักและอคติ) เพื่อลดการสูญเสีย การเรียนรู้คุณสมบัติใหม่ "
ขอบคุณสำหรับคำตอบ ขอบคุณมัน :)