Q:
ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం అలెక్స్ నెట్‌ను గొప్ప టెక్నాలజీగా మార్చడానికి మాక్స్ పూలింగ్ ఎలా సహాయపడుతుంది?
A:అలెక్స్ నెట్, ఒక వినూత్న కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లో, మాక్స్ పూలింగ్ అనే భావన బహుళ కన్విలేషనల్ లేయర్‌లతో కూడిన సంక్లిష్ట మోడల్‌లో చేర్చబడుతుంది, కొంతవరకు అమర్చడంలో సహాయపడటానికి మరియు నిపుణులు పిలిచే చిత్రాలతో పనిచేయడంలో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ చేసే పనిని క్రమబద్ధీకరించడానికి. "నాన్-లీనియర్ డౌన్‌సాంప్లింగ్ స్ట్రాటజీ."
మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ పురోగతి కోసం వాటర్‌షెడ్ ఈవెంట్‌గా భావించే 2012 ILSVRC (ఇమేజ్‌నెట్ లార్జ్-స్కేల్ విజువల్ రికగ్నిషన్ ఛాలెంజ్) ను గెలుచుకున్న అలెక్స్ నెట్ చాలా గొప్ప CNN గా పరిగణించబడుతుంది (కొందరు దీనిని కంప్యూటర్ దృష్టి యొక్క “ఒలింపిక్స్” అని పిలుస్తారు ).
నెట్‌వర్క్ యొక్క చట్రంలో, శిక్షణను రెండు GPU లుగా విభజించినప్పుడు, ఐదు కన్విలేషనల్ పొరలు, మూడు పూర్తిగా అనుసంధానించబడిన పొరలు మరియు కొన్ని గరిష్ట పూలింగ్ అమలు ఉన్నాయి.
ముఖ్యంగా, మాక్స్ పూలింగ్ న్యూరాన్ల సేకరణ నుండి అవుట్‌పుట్‌ల “పూల్” ను తీసుకుంటుంది మరియు వాటిని తదుపరి పొర విలువలకు వర్తిస్తుంది. దీన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరొక మార్గం ఏమిటంటే, మాక్స్ పూలింగ్ విధానం మోడల్‌ను మరింత సముచితంగా అమర్చడం కోసం విలువలను ఏకీకృతం చేస్తుంది మరియు సరళీకృతం చేస్తుంది.
గరిష్ట పూలింగ్ ప్రవణతలను లెక్కించడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది "గణన భారాన్ని తగ్గిస్తుంది" లేదా "అతిగా సరిపోతుంది" అని ఒకరు చెప్పవచ్చు - డౌన్‌సాంప్లింగ్ ద్వారా, మాక్స్ పూలింగ్ "డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్" అని పిలుస్తారు.
డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ద్వారా నడపడం కష్టతరమైన అతివ్యాప్తి చెందిన మోడల్‌ను కలిగి ఉంటుంది. చాలా చిన్న బెల్లం ఆకృతులతో సంక్లిష్టమైన ఆకారాన్ని g హించుకోండి మరియు ఈ పంక్తిలోని ప్రతి కొద్దిగా డేటా పాయింట్ ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది. డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపుతో, మోడల్‌ను సరళంగా చేయడానికి ఇంజనీర్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్‌ను “జూమ్ అవుట్” చేయడానికి లేదా తక్కువ డేటా పాయింట్లను నమూనా చేయడానికి సహాయం చేస్తున్నారు. అందువల్ల మీరు గరిష్ట పూలింగ్ పొరను మరియు దాని అవుట్‌పుట్‌ను పరిశీలిస్తే, మీరు కొన్నిసార్లు డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ స్ట్రాటజీకి అనుగుణమైన సరళమైన పిక్సెలేషన్‌ను చూడవచ్చు.
అలెక్స్ నెట్ రెక్టిఫైడ్ లీనియర్ యూనిట్స్ (ReLU) అని పిలువబడే ఒక ఫంక్షన్‌ను కూడా ఉపయోగిస్తుంది మరియు CNN ద్వారా చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేయడంలో మాక్స్ పూలింగ్ ఈ సాంకేతికతకు పరిపూరకం అవుతుంది.
అలెక్స్ నెట్ యొక్క నిర్దిష్ట నిర్మాణాన్ని చూపించడానికి నిపుణులు మరియు ప్రాజెక్టులో పాల్గొన్న వారు సమృద్ధిగా దృశ్య నమూనాలు, సమీకరణాలు మరియు ఇతర వివరాలను అందించారు, కాని సాధారణ అర్థంలో, మీరు బహుళ కృత్రిమ న్యూరాన్ల ఉత్పత్తిని సమన్వయం చేయడం లేదా ఏకీకృతం చేయడం వంటి గరిష్ట పూలింగ్ గురించి ఆలోచించవచ్చు. ఈ వ్యూహం CNN యొక్క మొత్తం నిర్మాణంలో భాగం, ఇది అత్యాధునిక యంత్ర దృష్టి మరియు చిత్ర వర్గీకరణకు పర్యాయపదంగా మారింది.
