Свернутые сети глубоких убеждений (CDBN) против сверточных нейронных сетей (CNN)

Question

Наконец, я начал изучать нейронные сети, и я хотел бы знать разницу между сетями сверточного созвездия и сверточными сетями. В here есть аналогичный вопрос, но для него нет точного ответа. Мы знаем, что Сети сверкальной глубокой веры - это CNN + DBN. Итак, я собираюсь сделать распознавание объекта. Я хочу знать, какой из них намного лучше других или их сложности. Я искал, но я не мог найти ничего, возможно, что-то не так.

Answer 1

Я не знаю, нужен ли вам ответ, но в любом случае я надеюсь, что вы найдете это полезным.

CDBN добавляет сложность DBN, но если у вас уже есть фон, это не так много.
Если вы обеспокоены вычислительной сложностью, это действительно зависит от того, как вы используете часть DBN. Роль DBN обычно заключается в инициализации весов сети для более быстрой сходимости. В этом случае DBN появляется только во время предварительной подготовки.
Вы также можете использовать весь DBN как дискриминационную сеть (поддерживая генераторную мощность), но инициализация веса, предоставляемая им, достаточна для дискриминирующих задач. Таким образом, во время гипотетического использования в режиме реального времени обе системы равны по производительности.

Изначальная инициализация веса, предоставленная первой моделью, в любом случае действительно помогает для сложной задачи, например распознавания объектов (даже хорошая сверточная нюронная сеть сама по себе не достигает хорошего успеха, по крайней мере, по сравнению с человеком), поэтому она обычно хороший выбор.