Derin Öğrenme Notları: Convolution, Non-linearity, Pooling (numpy ile uygulama)
Merhaba, bu yazımda CNN’in işlem adımlarından Convolution, Non-linearity ve Pooling’in aslında nasıl bir işlem yaptığından adım adım kısaca bahsedeceğim. CNN nedir ve ne işe yarar gibi sorularınız varsa eğer bu yazıda aradığınız cevapları bulamayabilirsiniz.
Ön bilgi gereksinimleri (uygulama kısmı için):
- Python (numpy)
Convolution
Non-linearity (RELU)
Bu adımda bir önceki adımdan elde ettiğimiz matrise RELU aktivasyon fonksiyonu uygulayacağız. Bu adım en kolay adım olduğundan kod ekleme gereği duymadım. Bu adımda yapılacak işlem bir döngü içerisinde tüm elemanları kontrol edip 0'dan küçük olanların yerine 0 yazmak. İşte bu kadar kolay.
Pooling (Downsampling)
Anlatacaklarım içerisinde son adım olan bu adım da RELU’dan sonra ikinci en kolay adımdır. İlk adımda yaptığımız gibi bir önceki adımdan çıkan sonuç matrisi üzerinde bu sefer 2x2 bir filtre gezdirip her adımdaki maksimum değeri alıp yeni bir matris türeteceğiz ve pooling işlemi bitmiş olacak.
