Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les opérations de convolution constituent l'un des composants les plus importants dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Elles permettent de réduire la complexité du modèle tout en préservant les informations pertinentes pour la tâche de reconnaissance de patterns dans les données visuelles.
La convolution consiste à appliquer un filtre ou un noyau qui se déplace à travers une image pour produire une carte de caractéristiques. Ce filtre est une petite matrice, souvent de taille 3x3 ou 5x5, dont les valeurs sont des poids appris pendant l'entraînement. L'idée centrale est que chaque élément du filtre est multiplié par la valeur correspondante de l'image, et les produits sont ensuite additionnés. Cette somme est ensuite placée dans la carte de caractéristiques à l'emplacement correspondant.
Les objectifs clés de l'utilisation des opérations de convolution dans les CNN sont multiples :
Chaque filtre se déplace sur l'image, généralement de gauche à droite et de haut en bas, selon une étape appelée stride. L'image d'origine peut également être rembourrée avec des zéros (padding) autour de ses bords pour conserver sa taille. Cela permet de mieux capturer les informations en bordure de l'image.
Pour chaque position du filtre sur l'image, un produit scalaire entre le filtre et la sousrégion de l'image est calculé, et le résultat est stocké dans la carte de caractéristiques. Cette carte correspond à un canal spécifique dans la couche de sortie du CNN.
Les cartes de caractéristiques obtenues sont ensuite combinées pour former des couches plus profondes du réseau, où chaque nouvelle couche capture des informations de plus haut niveau (comme des formes et des objets complets) par rapport aux couches précédentes.
Les paramètres tels que la taille du filtre, le stride et le padding jouent un rôle crucial dans les performances des CNN. Par exemple: Taille du filtre : Plus le filtre est grand, plus il peut capturer des motifs complexes, mais au coût de plus de calculs. Stride : Affecte la résolution de la carte de caractéristiques; un stride plus grand réduit la taille de la sortie. Padding : Permet de conserver des informations en bordure de l'image et d'éviter la réduction immédiate de la taille de la carte de caractéristiques.
En résumé, les opérations de convolution permettent de capturer les informations locales tout en réduisant la complexité globale du modèle, ce qui est essentiel pour les tâches de reconnaissance d'images.