Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Nel Capitolo 2 abbiamo analizzato i modelli di apprendimento automatico che trattano i pixel come input indipendenti. I tradizionali livelli di rete neurale completamente connessi non funzionano bene sulle immagini perché non sfruttano il fatto che i pixel adiacenti sono altamente correlati (vedi Figura 3-1). Inoltre, il collegamento completo di più livelli non prevede alcuna disposizione speciale per la natura gerarchica 2D delle immagini. I pixel vicini tra loro lavorano insieme per creare forme (come linee e archi) e queste stesse forme lavorano insieme per creare parti riconoscibili di un oggetto (come il gambo e i petali di un fiore).
In questo capitolo, cercheremo di porre rimedio a questa situazione esaminando tecniche e architetture di modelli che sfruttano le proprietà speciali delle immagini.
Suggerimento
Il codice di questo capitolo si trova nella cartella 03_image_models del repository GitHub del libro. Indicheremo i nomi dei file per gli esempi di codice e i quaderni di appunti, se necessario.
Figura 3-1. L'applicazione di un livello completamente connesso a tutti i pixel di un'immagine tratta i pixel come input indipendenti e ignora che le immagini hanno pixel adiacenti che lavorano insieme per ...
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