Que signifie "Convolutions séparables en profondeur"?
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Les convolutions séparables en profondeur sont une technique utilisée en deep learning, surtout pour traiter des images. Elles rendent l'analyse des images plus efficace.
Comment ça marche
Cette méthode décompose une convolution classique en deux étapes. D'abord, elle applique un filtre (comme une lentille) à chaque canal de l'image séparément. Ensuite, elle combine les résultats de chaque canal. Cette approche permet au réseau d'apprendre des caractéristiques importantes tout en utilisant moins de ressources.
Avantages
Utiliser des convolutions séparables en profondeur réduit le nombre de calculs nécessaires. Ça veut dire un traitement plus rapide et moins de demande sur la mémoire de l'ordi, ce qui est idéal pour travailler avec des images haute résolution.
En résumé, les convolutions séparables en profondeur offrent un moyen d'améliorer l'analyse des images dans les réseaux de neurones en rendant le tout plus rapide et moins gourmand en ressources.