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Como uma CNN funciona?
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Antes de mais nada,
é importante entender
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como a entrada para esse
tipo de rede é formada,
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que é, justamente,
a composição de uma imagem.
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Aqui, nós temos uma representação
de uma imagem clássica,
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onde nós temos uma diferença
entre linhas e colunas,
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uma matriz de linhas e colunas
em três dimensões.
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Cada dimensão é um canal
de cor dessa imagem,
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geralmente é vermelho,
verde e azul.
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Isso compõe a função
RGB de uma imagem.
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Basicamente, nós temos
pixels que vão de 0 até 255
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em cada célula dessa imagem,
em cada um dos canais,
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e a soma deles resulta
na imagem final,
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na cor final que nós
vemos na tela.
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Por exemplo, nessa representação,
nós temos o número 8 escrito à mão,
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então é uma imagem esticadinha
sobre esse número 8 escrito à mão.
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Nós temos, aqui, a representação
pixel a pixel dessa imagem.
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O 0 é a cor preta
e o 255 é a cor branca.
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E existe uma série de variações
desses valores, que são, no caso,
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uma escala de cinza.
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E, aqui na terceira parte,
nós temos a matriz de pixels,
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onde temos os valores de cada
pixel em cada posição.
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É até possível entender como está
a localização do 8 nessa imagem.
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Então, para a máquina poder
aprender essa representação,
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ela tem que aprender
misturas de borda,
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diferença desses valores
para uma aresta,
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para uma bolinha aqui de cima,
uma bolinha aqui de baixo,
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que está compondo a característica
visual do número 8.
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Então, em uma CNN,
a camada de entrada
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se conecta diretamente
a cada pixel das imagens.
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Agora, como ela extrai
características dessas imagens?
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A operação principal que dá
nome à CNN e a convolução.
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A convolução é
uma operação matemática
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que representa a soma
de produto de duas funções.
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Aqui no caso, uma função
vai ser expressa pelo dado,
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pela imagem, por exemplo, e outra
função é uma matriz de pesos
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que está representando a importância
de cada parte da imagem
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na representação
daquele conteúdo.
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Vamos entender isso
na próxima imagem.
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Então, aqui, nós temos
uma representação
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de uma arquitetura
profunda baseada em CNN.
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Temos a camada de entrada
e a camada de saída.
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Essencialmente, a parte
da CNN, de fato,
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é da camada de entrada
até quase antes da saída,
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porque é uma parte da rede utilizada
para a extração de features,
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que são a operação de convolução
sendo passada por cada uma
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das partes dessa imagem.
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Essa convolução gera um input
para a próxima camada
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que faz uma nova convolução
sobre a camada anterior,
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e assim sucessivamente.
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O que ele está aprendendo são
representações diretamente da imagem,
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como arestas, cantos e, depois,
coisas de mais alto nível,
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como variação de cor,
variação de textura
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ou, então, combinação de partes
que formam um todo.
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Então, um olhinho,
um focinho,
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que representam a cara
de um cachorro,
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um ponteiro, um número,
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que representam
a dimensão de um relógio.
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Quando nós chegamos nas últimas
camadas convolucionais,
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nós vamos extrair um vetor
com alguma dimensão,
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então, por exemplo, 4096,
ou outro número relevante,
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e isso alimenta uma rede
neural artificial clássica
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que aprende a distinguir
o que significa esse dado,
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ou seja, esse vetorzão
de 4000 dimensões
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representa que tipo
de imagem?
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Pode ser um cachorro.
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Esse outro vetor, que representa
uma outra imagem, significa o quê?
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É um gato, uma flor,
e assim vai,
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até a máquina conseguir aprender
como distinguir uma imagem da outra.
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Se o cerne da questão
é uma convolução,
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é muito importante nós entendermos
como a convolução funciona.
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Nós podemos entender
uma convolução
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como uma janela deslizante que está
passando pela imagem de entrada.
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A primeira convolução
é fácil de ser entendida
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porque está pegando uma janela
de uma dimensão específica
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e deslizando pela imagem
como um todo,
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extraindo informações parciais
de cada parte dessa imagem.
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Essa imagem resultante,
que não é bem uma imagem,
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mas algo tridimensional,
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que representa os pixels
já mastigados,
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serve de entrada para uma outra
camada convolucional
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que está passando uma outra
janela deslizante.
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Cada janela dessa pode
ser um peso diferente
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que representa a importância
daquela região da imagem
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para caracterizar o seu
elemento principal,
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ou seja, a principal classe
presente naquela imagem.
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Vamos entender o processo
pelo próximo diagrama.
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Para simplificar, imagine uma imagem
bem pequenininha, de 4 por 5,
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com alguns valores 0 e 1
que indicam um pixel qualquer.
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E nós temos, aqui,
uma matriz menor,
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que representa um peso
a ser aprendido,
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que representa
uma janela 2 por 2.
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Então, essa janela vai
deslizar pela imagem.
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Quando nós passamos
pela primeira região,
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nós vamos multiplicar
os pixels dessa imagem
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pelo peso dessa matriz,
que representa esse valor "3".
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Quando eu faço
um passinho por lado,
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essa multiplicação dessa parte
do pixel pelo peso da matriz
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representa um outro valor
condensado, que é o 3,
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e assim sucessivamente.
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Nós vamos dando
pulinhos nessa janela,
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ou para a direita ou para baixo,
em todas as dimensões.
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Quando nós percorrermos
toda a imagem,
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nós vamos ter uma imagem resultante
que tem essa característica.
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Se nós queremos plotar
a imagem de entrada,
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vamos conseguir entender
o seu significado.
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A imagem de saída
dessa convolução
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é algo que é difícil de ser
interpretado pelo ser humano,
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mas a máquina
consegue entender
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que tem uma informação
relevante para ela.
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Ou seja, os pixels foram mastigados
para condensar informação importante
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para caracterizar a qual classe
aquela imagem de entrada pertence.
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De forma intuitiva, você
pode pensar o seguinte:
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se a minha janela
for muito pequena
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e/ou se minha imagem
for muito grande,
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esse filtro convolucional pode gerar
uma outra matriz muito grande.
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Ou seja, será que isso
pode não ser eficiente
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para representar
aquele conteúdo?
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Muito provavelmente,
não será tão eficiente,
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portanto, outra operação tão
importante quanto a convolução
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é o pooling.
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O pooling representa
uma sumarização
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de uma parte dessa imagem
resultante, digamos assim.
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Então, essa região representada
por esse quadrado em vermelho,
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pode ser sumarizada pelo pixel
mais importante dessa região,
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por exemplo, o seu
maior valor, o número 3.
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Quando eu pego
essa outra região aqui,
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o maior valor
desse pixel é o 1,
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dessa outra região,
o maior valor é o 2,
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e dessa outra região,
o maior valor presente é 1.
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Portanto, aquela imagem
que entrou, de 3 por 4,
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ficou reduzida em uma imagem,
ou melhor, uma matriz de 2 por 2.
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Esse é apenas um dos tipos
de pooling que existem,
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que é o max pooling.
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Nós podemos trabalhar também
com o average pooling, ou seja,
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todos aqueles pixels
daquela região,
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nós fazemos a média deles
e levamos essa média adiante.
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Agora que a primeira convolução
e o pooling foram aplicados,
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essa matriz resultante
serve de entrada
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para a próxima operação
de convolução,
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e depois um pooling, e depois outra
convolução, e depois um pooling.
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Ou então outros arranjos, como
diversas convolução sucessivas,
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terminando em uma operação
de pooling.
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Ou seja, tem uma regra para construir
a sua arquitetura própria de CNN?
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Sim e não: a regra é utilizar
convoluções e pooling,
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mas o encadeamento entre
eles pode ser uma definição
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que você vai montar na sua
própria arquitetura.
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No entanto, existem outras
configurações que podem ser feitas
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para tornar esse aprendizado
mais robusto, ou seja,
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tentar aprender mais
nuances dessas imagens,
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como o padding
e também o striding.
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O padding está
justamente relacionado
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a evitar a perda de informação
que está na borda da imagem.
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Se a imagem original está
aqui nessa região em azul,
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é naturalmente visível
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que, quanto mais a janela
está deslizando pela imagem,
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a informação do centro
tende a ser mais valorizada
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para extração de features,
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sendo que a informação que está
na borda tende a ser ignorada.
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Quando nós
fazemos o padding,
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estamos colocando como se fossem
pixels falsos em volta da imagem
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para simular uma imagem
um pouco maior.
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Assim, a borda
que vai ser perdida,
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vai ser uma borda que,
de fato, seria irrelevante.
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Outra estratégia
interessante é o striding,
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que diz, justamente, o tamanho
do passo da janela deslizante
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pela imagem.
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Podemos ter um striding
menor ou maior.
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E essas são apenas duas
configurações possíveis
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na montagem
de sua arquitetura.
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Fora isso, você pode pensar quantas
convoluções, quantos poolings,
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qual a ordem deles também,
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e outras estratégias que ajudam
a deixar a rede mais especializada,
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mais rápida ou até mais
específica a um tipo de dado
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que você queira construir.
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Com isso, nós podemos ter outros
tipos de redes neurais profundas
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baseadas em CNN.
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A partir de uma rede
tradicional, digamos assim,
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nós podemos ter imagens de outras
características principais,
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como as que estão
na imagem a seguir.
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Partindo de uma rede
tradicional, digamos assim,
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podemos pensar
em uma rede mais ampla,
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que possui uma janela
de entrada maior,
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uma rede mais profunda, que possui
mais camadas convolucionais
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e/ou de pooling, e uma rede
de maior resolução,
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que está preparada para trabalhar
com imagens de maior resolução,
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de fato, ou seja,
imagens maiores.
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Dadas estas e outras
configurações,
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não é de se admirar
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que existem diversas
arquiteturas neurais profundas
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para se trabalhar com CNN.
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Ou seja, diversas propostas
de redes neurais baseadas em CNN
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foram surgindo
ao longo do tempo,
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cada uma com suas caraterísticas
peculiares, por exemplo:
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se o tamanho da imagem representa
a quantidade de parâmetros
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a serem aprendidos no treinamento,
temos redes muito grandes,
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muito profundas, redes
não tão profundas assim,
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redes que possuem um desempenho
muito bom no ImageNet
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e outras que exigem uma quantidade
muito grande de operações
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a serem feitas por segundo.
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Agora, qual dessas arquiteturas
melhor se adequa ao seu problema,
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depende de uma série
de questões,
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por exemplo, qual é
o ambiente convolucional
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onde você vai treinar
e usar as predições ,
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qual é o conjunto de dados
que você vai utilizar,
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se é algo mais
específico ou geral,
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ou até mesmo o tamanho
do dado que você tem
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para treinar essas redes.
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Portanto, a melhor saída é
sempre a experimentação.
