🔬 یک نکته تخصصی در مورد CNN:

♻️در معماری‌های مدرن CNN به جای استفاده از پولینگ سنتی (MaxPooling/AvgPooling)، اغلب از stride > 1 در کانولوشن استفاده می‌شود.

📌 چرا؟

✅یادگیری‌پذیری بالاتر: بر خلاف Pooling که یک عمل ثابت و بدون پارامتر است، کانولوشن با stride بزرگ‌تر می‌تواند همزمان هم کاهش ابعاد بدهد و هم ویژگی‌های قابل یادگیری استخراج کند.

✅پایداری گرادیان: استفاده بیش‌ازحد از pooling می‌تواند باعث از دست رفتن اطلاعات ظریف و مشکلات در backpropagation شود.

✅دقت بالاتر در شبکه‌های عمیق: مدل‌هایی مثل ResNet و EfficientNet نشان داده‌اند که حذف یا کاهش pooling و جایگزینی آن با کانولوشن استرایددار (stride convolution) باعث بهبود generalization می‌شود.


⚡ نتیجه: در طراحی CNN برای پروژه‌های صنعتی، به جای اتکا به Pooling‌های متعدد، استفاده از کانولوشن استرایددار هم دقت بالاتر و هم بهینه‌سازی بهتری در حافظه و سرعت به همراه دارد.

@rss_ai_ir
#CNN #DeepLearning #هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #Convolution