追赶早晨
追赶早晨

李宏毅机器学习（四）Spatial Transformer Layer

学习内容

架构； 目的就是克服CNN的旋转和缩放不变性的缺点的！

前情提要

CNN is not invariant to scaling and rotation；
CNN对缩放和旋转不是不变的；也就是说CNN是变化的，不具有旋转和缩放不变性；
因为如果你将某个小狗缩放到一张图片的小部分或者是将3旋转为m，那么CNN可能会给你识别成金拱门；
所以怎么消除这个问题呢？
添加一个NNlayer！ 将目标放大！ 当然，它也是一个neural network

李宏毅机器学习（四）Spatial Transformer Layer_第1张图片

Spatial Transformer Layer

如何实现neural network来实现功能呢

我们获得layer l层的每个特征时都需要上一层的所有的特征的遍历
这里我们可以看到是将所有的特征都往下移动了，所以只需要让上一行的权重为1，其它全部为0就行；

李宏毅机器学习（四）Spatial Transformer Layer_第2张图片

而这里呢，我们也是设置0和1就行了。

李宏毅机器学习（四）Spatial Transformer Layer_第3张图片

如果我们实现平移旋转缩放

每一个pixel给定一个坐标，对每个pixel变化！

李宏毅机器学习（四）Spatial Transformer Layer_第4张图片

Interpolation

感觉都是工具，没有记录，大家可以看原视频

实例

我们可以通过将一个鸟分细节来学习特征并最后融合！

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