الالتواء للصور
الصور شبكات منظّمة من الأرقام. يستغل الالتواء هذا التنظيم — يُمرّر مرشّحًا صغيرًا عبر الصورة بأكملها للكشف عن الأنماط في أي مكان، بعدد معاملات أقل بكثير مقارنةً بالطبقة المتصلة بالكامل.
موترات البيكسلات
الصورة ذات التدرج الرمادي مصفوفة ثنائية الأبعاد بقيم شدة من 0 إلى 255. تُضيف الصور الملوّنة بُعدًا للقناة: صورة RGB بحجم 224×224 موتّر H×W×C يحتوي 224×224×3 = 150,528 رقمًا.
الالتواء ثنائي الأبعاد
مرشّح بحجم k×k ينزلق عبر الصورة. في كل موضع يحسب حاصل الضرب العنصري مع القطعة المتداخلة ويجمعها في قيمة إخراج واحدة. يُعاد استخدام المرشّح ذاته في كل مكان — مشاركة الأوزان.
الحواف والضبابية والتحديد
- سوبل — يكشف الحواف الأفقية أو الرأسية بالتفريق بين الأعمدة أو الصفوف المجاورة
- الطمس الغاوسي — يُوسّط البيكسلات بأوزان منحنى الجرس، يُنعّم الضوضاء والتفاصيل
- التحديد — يُضخّم التباين بين كل بيكسل وجيرانه
- الشبكات العصبية التلافيفية تتعلّم مرشّحات غابور تلقائيًا — حواف في الطبقات المبكّرة، أنسجة وأجزاء في الطبقات الأعمق
التحكّم في الخطوة
تجعل الخطوة s المرشّحَ يقفز s بيكسلات بين المواضع. الخطوة 2 تُنصّف دقة الإخراج في تمريرة واحدة — تقليص مُتعلَّم. كثيرًا ما تستخدم البنى الحديثة الالتواءات ذات الخطوة بدلًا من طبقات التجميع.
الحفاظ على الحجم المكاني
بدون حشو يُقلّص كل التواء خريطة الميزات بمقدار k−1. يُضيف الحشو المتساوي p = (k−1)/2 أصفارًا من كل جانب لتطابق الإخراج الإدخال. الحشو الصالح يعني لا أصفار إطلاقًا.
التلخيص المكاني
- تجميع الحدّ الأقصى — يحتفظ بذروة التنشيط في كل نافذة 2×2؛ يحتفظ بأقوى الميزات
- تجميع المتوسط — يأخذ المتوسط؛ يحتفظ بالمعلومات المنتشرة
- تجميع المتوسط الكلي — يضغط خريطة الميزات بأكملها إلى قيمة واحدة لكل قناة، محلًا طبقة الإسطحة الكبيرة
إلى أيّ مدى يرى الخليّ؟
تكديس L طبقات من الالتواءات k×k يمنح كل خليّ إخراج حقلًا استقباليًا فعّالًا بحجم [L(k−1)+1]². الطبقات المبكّرة ترى الحواف المحلية؛ الطبقات العميقة تدمج الصورة بأكملها. التجميع يُسرّع النمو.
ثلاثة انحيازات استقرائية
- الاتصال المحلي — الأنماط ذات المعنى محلية؛ البيكسلات البعيدة لا تتشارك معلومات
- مشاركة الأوزان — كاشف الحواف ذاته يعمل في كل مكان من الصورة
- التكافؤ في الإزاحة — إزاحة الإدخال تُزيح خريطة الميزات؛ تُعيد الشبكة استخدام الكواشف في جميع المواضع
ما تعلّمته
الصور موترات H×W×C. الالتواء يُمرّر مرشّحًا k×k مع مشاركة الأوزان للكشف عن الأنماط المحلية. الخطوة تتحكّم في حجم القفز؛ الحشو يحافظ على الأبعاد المكانية. تجميع الحدّ الأقصى يُلخّص كل منطقة. تكديس الطبقات يُنمّي الحقل الاستقبالي. ثلاثة انحيازات — المحلية، مشاركة الأوزان، التكافؤ — تجعل الشبكات التلافيفية فعّالة بشكل فريد في الرؤية الحاسوبية.