No Capítulo 2, analisámos os modelos de aprendizagem automática que tratam os pixels como entradas independentes. As camadas tradicionais de redes neurais totalmente conectadas têm um desempenho fraco em imagens porque não aproveitam o facto de os pixels adjacentes estarem altamente correlacionados (ver Figura 3-1). Além disso, a conexão total de várias camadas não faz nenhuma provisão especial para a natureza hierárquica 2D das imagens. Os pixels próximos uns dos outros trabalham em conjunto para criar formas (como linhas e arcos), e essas formas trabalham em conjunto para criar partes reconhecíveis de um objeto (como o caule e as pétalas de uma flor).
Neste capítulo, vamos remediar esta situação, analisando técnicas e arquitecturas de modelos que tiram partido das propriedades especiais das imagens.
Dica
O código para este capítulo está na pasta 03_image_models do repositório GitHub do livro. Forneceremos nomes de arquivos para exemplos de código e notebooks, quando aplicável.
Figura 3-1. A aplicação de uma camada totalmente ligada a todos os pixels de uma imagem trata os pixels como entradas independentes e ignora que as imagens têm pixels adjacentes que trabalham em conjunto para criar formas.
Embeddings pré-treinados
A rede ...
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