Max-mise en commun VS Somme de la mise en commun

J'ai partiellement compris Max-mise en commun, après la lecture de Les Réseaux De Neurones À Convolution (LeNet):

Un autre concept important de CNNs est max-mise en commun, qui est une forme de
non-linéaire de sous-échantillonnage. Max la mise en commun des partitions de l'image d'entrée dans
un ensemble de non-cumul des rectangles et, pour chacun de ces sous-région,
sorties à la valeur maximale.

Qu'en Somme la mise en commun? Je ne pouvais pas trouver tout facile à comprendre l'article.

OriginalL'auteur gsamaras | 2016-05-25

  1. 14

    Des Réseaux de Neurones à convolution font un excellent travail pour faire face à des dimensions données. Limiter le nombre de poids seulement à grains poids rend l'apprentissage plus facile en raison de l'invariance des propriétés de son ou l'image. Mais si vous regardez attentivement ce qui se passe, vous pouvez remarquer que la première convolutifs couche de la dimension de vos données peut très sérieusement augmenter si vous n'avez pas faire des trucs comme la mise en commun.

    Max mutualisation diminue la dimension de vos données simplement en ne prenant que le maximum d'entrée d'une région de votre convolutifs couche. Somme mise en commun fonctionne d'une manière similaire, en prenant la somme des entrées au lieu d'maximum.

    La différence conceptuelle entre ces deux approches réside dans le type d'invariance qui ils sont en mesure de les rattraper. Max mutualisation est sensible à l'existence d'un motif en commun de la région. Somme mise en commun (qui est proportionnelle à Signifie le regroupement de) mesure la valeur moyenne de l'existence d'un motif dans une région donnée.

    Mise à JOUR:

    Les sous-régions pour Somme mise en commun /Moyenne mutualisation sont exactement les mêmes que pour Max mutualisation mais au lieu d'utiliser max fonction que vous utilisez somme /moyenne. Vous pouvez lire à ce sujet ici dans le paragraphe sur la mutualisation.

    Merci pour la réponse! Cependant, quelque chose est toujours pas clair; au max de la mise en commun, nous sélectionnons la sous-région avec la valeur max. En somme la mise en commun, comment faire pour sélectionner la sous-région à choisir? Ou il n'y a pas de sous-régions dans ce cas?
    Il y a des sous-régions - et ils sont définis exactement de la même manière que dans max regroupement de cas. J'ai mis à jour ma réponse.
    Oh Marcin, incroyable! Je sais obtenu, s'il vous plaît vérifier: Dans l'exemple de droite dans la section Général mise en commun dans le lien que vous avez fourni, nous garder 6 pour la partie supérieure gauche de la sous-région, puisque c'est le max. Pour la somme de la mise en commun, nous souhaitons garder (1+1+5+6=)13, - il correct?
    Oui, exactement 🙂

    OriginalL'auteur Marcin Możejko