🎄 Cnn Edu Vn Thoi Khoa Bieu

Thời khóa biểu khối 9: xem tại đây. Thời khóa biểu khối 10: xem tại đây. Thời khóa biểu khối 11: xem tại đây. Thời khóa biểu khối 12: xem tại đây. TKB CLB THỂ THAO: xem tại đây. TKB CLB NGHỆ THUẬT: xem tại đây Phòng học TANN : Buổi Sáng Buổi Chiều . Thời gian biểu: Thời khóa biểu học kỳ 1, năm học 2017-2018 các lớp khóa 31 và khóa 43 [ Cập nhật vào ngày (08/09/2017) ] Xem 2 tập tin đính kèm bên dưới. KHOA CÔNG NGHỆ TT-MAY TT-TKB TUẦN 04 HKI 2022-2023 (23/09/2022) TKB VĂN HÓA ÁP DỤNG Từ ngày 19.9.2022 (18/09/2022) KHOA KINH TẾ-D.LỊCH&P.LUẬT TKB TUẦN 3 HKI 2022-2023 (17/09/2022) KHOA NÔNG LÂM-TKB TUẦN 03 HKI 2022.2023 (16/09/2022) KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ-TKB TUẦN 03 HKI 2022-2023 (16/09/2022) KHOA CÔNG NGHỆ TT Chào các bạn, Phòng ĐTĐH thông báo TKB của học phần 2 như sau: STT Mã Lớp Mã MH Tên MH Thứ/Tiết/Phòng Số TC Thực hành Hình thức TH Sĩ số Đã ĐK Khóa học KhoaQL Ngày bắt đầu Ngày kết thúc Giảng viên 1 IE101.M21.LT IE101 Cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin Thứ 4, Tiết T, P.ITC-A.209 Thứ 6, Tiết T, P.ITC-A.209 2 0 LT 30 30 16 Hiện tôi đang gặp phải vấn đề về Thời Gian Biểu - Nhờ các bạn và mọi người tư vấn, giải đáp giúp đỡ mình vấn đề trên hiện mình đang chưa tìm được xử lý tối ưu. Khám phá khoa học thời khóa biểu hè năm 2021-2022 lớp Nhà trẻ D2 Fax:| Email: mntrangan@longbien.edu.vn. 02462916131. Thời khóa biểu số 22: Toàn trường từ ngày 20/06/2022 đến 07/8/2022 - Thời khóa biểu TC K37 - Xem và tải tại đây! - Thời khóa biểu CĐK11, TC K38 - Xem và tải tại đây! - Thời khóa biểu CĐK12, TC K39 - Xem và tải tại đây! Xem chi tiết. / ßs 6È1* &+, Ä8 6È1* &+, Ä8 6È1* &+, Ä8 6È1* &+, Ä8 6È1* &+, Ä8 6È1* &+, Ä8 6È1* &+, Ä8 + Ë wk Õqj pi\ o ¥qk + Ë wk Õqj pi\ o ¥qk + Ë wk Õqj TRƯỜNG TiH - THCS - THPT NAM VIỆT- CƠ SỞ VI. Địa chỉ: 599A Lê Văn Thọ, Phường 14, Quận Gò Vấp, Tp. HCM. Điện thoại: 028.2249.7575 TẬP ĐOÀN GIÁO DỤC QUỐC TẾ NAM VIỆT. Văn phòng chính: Số 6 Phan Văn Hớn, P. Tân Thới Nhất, Quận 12, Tp. HCM. Điện thoại: 028.2229.2892 yBK4. Là một trong những thuật ngữ quen thuộc ở lĩnh vực công nghệ thông tin, thuật toán convolutional neural network đóng vai trò rất quan trọng với các lập trình viên hoặc những người am hiểu về IT. Hãy cùng Vietnix tìm hiểu xem thuật toán CNN là gì cũng như đi sâu hơn vào khái niệm này nghĩa CNN là gì?CNN được viết tắt của Convolutional Neural Network hay còn được gọi là CNNS mang nơ-ron tích chập, là một trong những mô hình Deep Learning cực kỳ tiên tiến, bởi chúng cho phép bạn xây dựng những hệ thống có độ chính xác cao và thông minh. Nhờ khả năng đó, CNN có rất nhiều ứng dụng, đặc biệt là những bài toán cần nhận dạng vật thể object trong ảnh. CNN vô cùng quan trọng để tạo nên những hệ thống nhận diện thông minh với độ chính xác cao trong thời đại công nghệ ngày nay. Lý do cụ thể vì sao CNN đặc biệt phát huy hiệu quả trong việc nhận dạng detection, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn ngay dưới là gì?Convolutional là gì?Convolutional là một loại cửa sổ dạng trượt nằm trên một ma trận. Các convolutional layer sẽ chứa các parameter có khả năng tự học, qua đó sẽ điều chỉnh và tìm ra cách lấy những thông tin chính xác nhất trong khi không cần chọn này, convolution hay tích chập đóng vai trò là nhân các phần tử thuộc ma trận. Sliding Window, hay được gọi là kernel, filter hoặc feature detect, là loại ma trận có kích thước nhỏ.>> Xem thêm Network là gì? Lợi ích và những loại network phổ biến?Các lớp cơ bản của mạng CNN là gì?Convolution neural network gồm những lớp cơ bản sauConvolutional layerĐây chính là lớp đóng vai trò mấu chốt của CNN, khi layer này đảm nhiệm việc thực hiện mọi tính toán. Stride, padding, filter map, feature map là những yếu tố quan trọng nhất của convolutional chế của CNN là tạo ra các filter áp dụng vào từng vùng hình ảnh. Các filter map này được gọi là ma trận 3 chiều, bên trong chứa các parameter dưới dạng những con là sự dịch chuyển filter map theo pixel dựa trên giá trị từ trái sang Là các giá trị 0 được thêm cùng lớp input. Feature map Sau mỗi lần quét, một quá trình tính toán sẽ được thực hiện. Feature map sẽ thể hiện kết quả sau mỗi lần filter map quét qua input. Relu layerCòn có tên gọi khác là activation function, đây là một hàm được kích hoạt trong neural network. Nó có tác dụng mô phỏng các neuron có tỷ lệ truyền xung qua axon. Trong activation function chúng còn có hàm nghĩa là Relu, Tanh, Sigmoid, Maxout, Leaky,… Relu layer được ứng dụng phổ biến trong việc huấn luyện nơ-ron do sở hữu nhiều ưu điểm tiên layerKhi nhận phải đầu vào quá lớn, các lớp pooling layer sẽ được xếp giữa những lớp Convolutional layer nhằm mục đích giảm parameter. Pooling layer được chia thành 2 loại phổ biến là max pooling và connected layerKhi 2 lớp convolutional layer và pooling layer nhận được ảnh truyền, lớp này sẽ có nhiệm vụ xuất kết quả. Khi ta nhận được kết quả là model đọc được thông tin ảnh, ta cần phải tạo sự liên kết để cho ra nhiều output hơn. Đây chính là lúc các lập trình viên sử dụng fully connected layer. Hơn nữa, nếu fully connected layer có dữ liệu về hình ảnh thì chúng sẽ chuyển thành mục chưa được phân chia chất lớp cơ bản của mạng CNNCấu trúc của mạng CNN là gì?Mạng CNN là một trong những tập hợp của lớp Convolution được chồng lên nhau. Mạng CNN còn sử dụng các hàm nonlinear activation như ReLU và tanh nhằm kích hoạt trọng số trong node. Khi đã thông qua hàm, lớp này sẽ thu được trọng số trong các node và tạo ra nhiều thông tin trừu tượng hơn cho các lớp kế điểm mô hình CNN có 2 khía cạnh cần phải đặc biệt lưu ý là tính bất biến và tính kết hợp, do đó độ chính xác hoàn toàn có thể bị ảnh hưởng nếu có cùng một đối tượng được chiếu theo nhiều phương diện khác biệt. Với các loại chuyển dịch, co giãn và quay, người ta sẽ sử dụng pooli layer và làm bất biến những tính chất này. Từ đó, CNN sẽ cho ra kết quả có độ chính xác ứng với từng loại mô layer giúp tạo nên tính bất biến đối với phép dịch chuyển, phép co giãn và phép quay. Trong khi đó, tính kết hợp cục bộ sẽ thể hiện các cấp độ biểu diễn, thông tin từ mức độ thấp đến cao, cùng độ trừu tượng thông qua convolution từ các filter. Dựa trên cơ chế convolution, một mô hình sẽ liên kết được các layer với nhau. Với cơ chế này, layer tiếp theo sẽ là kết quả được tạo ra từ convolution thuộc layer kế trước. Điều này đảm bảo bạn có được kết nối cục bộ hiệu quả nhất. Mỗi nơ-ron sinh ra ở lớp tiếp theo từ kết quả filter sẽ áp đặt lên vùng ảnh cục bộ của nơ-ron tương ứng trước đó. Cũng có một số layer khác như pooling/subsampling layer được dùng để chắt lọc lại các thông tin hữu ích hơn loại bỏ các thông tin nhiễu.Cấu trúc của mạng CNNSuốt quá trình huấn luyện, CNN sẽ tự động học hỏi các giá trị thông qua lớp filter với “mẫu” là cách thức người dùng thực hiện. Điều này khá giống với cách bộ não con người nhận diện những vật thể trong tự nhiên.>> Xem thêm Machine Learning là gì? Những thuật toán trong Machine LearningMột cấu trúc cơ bản nhất của CNN sẽ bao gồm 3 phần chủ yếu, đó làLocal receptive field trường cục bộ Nhiệm vụ của trường cục bộ là phân tách và lọc dữ liệu cũng như thông tin ảnh, sau đó chọn ra các vùng ảnh có giá trị sử dụng cao nhất. Shared weights and bias trọng số chia sẻ Trong mạng CNN, thành phần này có tác dụng giảm thiểu tối đa lượng tham số có tác dụng lớn. Trong mỗi convolution sẽ chứa nhiều feature map khác nhau, mỗi feature lại có khả năng giúp nhận diện một số feature trong ảnh. Pooling layer lớp tổng hợp Pooling layer là lớp cuối cùng, với khả năng đơn giản hóa thông tin đầu ra. Khi đã hoàn tất tính toán và quét qua các lớp, pooling layer sẽ được tạo ra nhằm mục đích lược bớt các thông tin không cần thiết và tối ưu đầu ra. Điều này giúp người dùng nhận được kết quả ưng ý và đúng với yêu cầu hay mong được ứng dụng rất rộng rãiNhằm lựa chọn được tham số phù hợp nhất cho CNN, bạn nên lưu ý đến số lượng các yếu tố sau đây Filter size, pooling size, số convolution và số lần train layer Nếu lớp này có số lượng lớn hơn,chương trình chạy của bạn sẽ càng được cải thiện và tiến bộ. Sử dụng layer với số lượng nhiều có thể giúp các tác động được giảm một cách đáng kể. Trong đa phần các trường hợp, chỉ cần khoảng 3 đến 5 lớp là bạn sẽ thu về kết quả như mong đợi. Filter size Thông thường, các filter size sẽ có kích thước là 3×3 hoặc 5×5. Pooling size Với các hình ảnh thông thường, bạn nên sử dụng loại kích thước 2×2. Nếu đầu vào xuất hiện dạng hình ảnh lớn hơn thì bạn nên chuyển sang dùng loại 4×4. Train test Càng thực hiện nhiều lần train test, bạn càng có nhiều khả năng thu được các parameter tốt nhất, giúp mô hình “thông minh” và hiệu quả dẫn chọn tham số cho CNNCâu hỏi thường gặpCNN là viết tắt của từ gì?CNN là viết tắt của Convolutional Neural Network hay còn được gọi là CNNS mang nơ-ron tích có bao nhiêu lớp?Kiến trúc mạng nơ-ron liên kếtMột CNN thường có ba lớp Lớp chập, lớp gộp và lớp được kết nối đầy chỉ được sử dụng cho hình ảnh?Đúng. CNN có thể được áp dụng trên bất kỳ mảng dữ liệu 2D và 3D nào .Thuật toán CNN dùng để làm gì?CNN là một trong những mô hình Deep Learning tiên tiến hiện nay giúp xây dựng được những hệ thống thông minh với độ chính xác cao như hiện là một thuật toán hay một kiến ​​trúc?Convolutional Neural Network ConvNet/CNN là một thuật toán Deep Learning có thể lấy hình ảnh đầu vào, gán tầm quan trọng cho các khía cạnh / đối tượng khác nhau trong hình ảnh và có thể phân biệt hình ảnh này với hình ảnh kếtThuật toán Convolutional neural network được tạo ra để đem đến cho các lập trình viên một mô hình Deep Learning cực kỳ tiến bộ. Tuy có thể bản chất và cách ứng dụng nó không hề dễ dàng, nhưng kết quả nó mang lại là rất đáng phải lưu bạn quan tâm đến một mô hình học hỏi chuẩn, bạn nên nắm vững, tiếp xúc lâu dài với loại thuật toán này và hiểu rõ CNN là gì để ứng dụng theo cách hiệu quả và thuận tiện nhất. Hy vọng những chia sẻ của Vietnix trong bài viết trên sẽ mang đến nhiều sự hữu ích cho bạn. Assista ao vivo, acima, à maior parte da programação diária da CNN Brasil. Ou tenha acesso à programação completa, por 24 horas, por meio da TV por assinatura. Procure sua operadora local. Xuất phát từ mô hình Deep Learning, Convolutional Neural Network được xem là hệ thống thuật toán có độ chính xác rất cao. Hiện nay, Convolutional Neural Network được sử dụng rộng rãi trong việc nhận dạng hình ảnh, khuôn mặt cực kỳ thông minh, linh hoạt. Vậy Convolutional Neural Network là gì? Hãy cùng Tino Group tìm hiểu ngay bài viết dưới đây nhé!Convolutional Neural Network là gì?Convolutional Neural Network CNN hoặc ConvNet được tạm dịch là Mạng nơ ron tích tụ. Đây được xem là một trong những mô hình của Deep Learning – tập hợp các thuật toán để có mô hình dữ liệu trừu tượng hóa ở mức cao bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý cấu trúc phức tạp. Hiểu đơn giản, CNN là một lớp của mạng nơ-ron sâu , được áp dụng phổ biến nhất để phân tích hình ảnh trực tại, chúng ta chưa có định nghĩa một cách chính xác nhất về thuật toán CNN. Mạng CNN được thiết kế với mục đích xử lý dữ liệu thông qua nhiều lớp mảng. Ngoài ra, CNN có thể giúp bạn tạo ra được hệ thống thông minh, phản ứng với độ chính xác khá dụ Bạn có thể sử dụng loại mạng thần kinh này trong các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt và hiện tại đã được đưa vào các nền tảng Facebook, Google,…So với những mạng nơ ron thông thường, mạng CNN nhận đầu vào là một mảng hai chiều và hoạt động trực tiếp trên hình ảnh thay vì tập trung trích xuất tính năng mà bạn thường thấy ở các mạng nơ ron là gì? Feature được dịch theo nghĩa tiếng Việt là đặc điểm. Khi sử dụng thuật toán CNN so sánh hình ảnh theo từng mảnh, mỗi mảnh đó được gọi là Feature được xem như một hình ảnh mini hay gọi là những mảng hai chiều nhỏ. Các Feature được khớp với những khía cạnh chung trong bức ảnh đó. Nghĩa là Feature sẽ tương ứng với khía cạnh nào đó của hình ảnh và chúng sẽ khớp lại với là gì? Convolutional được hiểu là tích chập. Xét về cơ bản, khi xem một hình ảnh mới, thuật toán CNN sẽ không nhận biết được nó ở vị trí nào, các Feature sẽ khớp với nhau ở đâu?Chính vì vậy, Convolutional sẽ thử chúng với tất cả các vị trí khác nhau và tạo thành một bộ lọc gọi là Filter. Quá trình này được thực hiện thông qua phần toán nơ ron tích Neural Network có mấy lớp cơ bản? 1. Convolutional Layer Trong ba lớp của Convolutional Neural Network, Convolutional Layer được xem là lớp có vai trò quan trọng nhất. Bởi vì Convolutional Layer sẽ đại diện CNN thực hiện mọi phép toán. QUẢNG CÁOKhi nhắc đến lớp Convolutional Layer, chúng ta cần làm rõ một số khái niệm đó là Filter Map, Stride, Padding, Feature MapNếu như ANN kết nối với từng Pixel của hình ảnh đầu vào thì CNN được sử dụng những Filter để áp vào các vùng của hình ảnh. Những Filter Map này có thể xem là một ma trận 3 chiều, bao gồm những con số và các con số chính là Trong Convolutional Neural Network, Stride được hiểu là khi chúng ta dịch chuyển Filter Map theo Pixel và dựa vào giá trị từ trái sang phải. Stride đơn giản là biểu thị sự dịch chuyển chính là những giá trị 0 được thêm vào lớp MapĐây là kết quả hiển thị sau mỗi lần Filter Map quét qua Input. Cứ mỗi lần quét như vậy, bạn sẽ thấy sự xuất hiện của quá trình tính toán được xảy ra.2. Pooling LayerKhi đầu vào quá lớn, các lớp Pooling Layer sẽ được dịch chuyển vào giữa những lớp Convolutional Layer nhằm giảm các Layer được biết đến với hai loại phổ biến là Max Pooling và Average Pooling Layer, khi bạn sử dụng lớp Max Pooling thì số lượng Parameter có thể sẽ giảm đi. Vì vậy, Convolutional Neural Network sẽ xuất hiện nhiều lớp Filter Map, mỗi Filter Map đó sẽ cho ra một Max Pooling khác nhau.3. Relu LayerĐây chính là một hàm kích hoạt trong Neural Network. Chúng ta có thể biết đến hàm kích hoạt này với một tên gọi khác là Activation Function. Nhiệm vụ chính của hàm kích hoạt là mô phỏng lại các Neuron có tỷ lệ truyền xung qua Axon. Trong đó, hàm kích hoạt sẽ bao gồm các hàm cơ bản như Sigmoid, Tanh, Relu, Leaky Relu, nay, hàm Relu đang được sử dụng khá phổ biến và thông dụng. Đặc biệt, Relu sở hữu những ưu điểm nổi bật như hỗ trợ tính toán nhanh nên rất được ưa chuộng sử dụng trong việc huấn luyện các mạng sử dụng Relu, bạn cần lưu ý đến việc tùy chỉnh các Learning Rate và theo dõi Dead Unit. Lớp Relu Layer này được sử dụng sau khi Filter Map được tính toán ra và áp dụng hàm Relu lên tất cả các giá trị trên Filter Map.4. Fully Connected LayerFully Connected Layer thường sử dụng để đưa ra các kết dụ Sau khi các lớp Convolutional Layer và Pooling Layer nhận được các ảnh đã truyền qua chúng, bạn sẽ thu được kết quả là Model đã đọc được khá nhiều thông tin về ảnh. Do đó, để có thể liên kết các đặc điểm này lại và cho ra Output, bạn cần dùng đến Fully Connected cạnh đó, khi có được các dữ liệu về hình ảnh, Fully Connected Layer sẽ chuyển đổi chúng thành những mục có phân chia chất lượng. Tương tự như kiểu chia chúng thành các phiếu bầu và đánh giá để chọn ra hình ảnh đạt chất lượng tốt nhất. Dù vậy, quá trình này không được coi là quá trình dân chủ nên rất ít sử trúc của Convolutional Neural NetworkMạng Convolutional Neural Network là tập hợp nhiều lớp Convolutional chồng lên nhau, sử dụng các hàm Nonlinear Activation và tanh để kích hoạt các trọng số trong các node. Ở mỗi lớp CNN, sau khi được các hàm kích hoạt sẽ tạo ra các thông tin trừu tượng hơn cho những lớp tiếp theo. Mỗi Layer kết tiếp sẽ là kết quả Convolution từ Layer trước đó nên chúng ta có được các kết nối cục qua quá trình huấn luyện mạng, các lớp Layer CNN tự động học các giá trị được thể hiện qua các lớp dụ Trong tác vụ phân lớp ảnh, CNNs sẽ cố gắng tìm kiếm những thông số tối ưu cho các Filter tương ứng theo một thứ tự Raw Pixel => Edges => Shapes => Facial => High – level Features. Layer cuối cùng được dùng để phân lớp mô hình CNN, bạn cần lưu ý đến hai khía cạnh là Location Invariance tính bất biến và Compositionality tính kết hợp. Nếu cùng một đối tượng được chiếu theo các góc độ khác nhau Translation, Rotation, Scaling thì tính chính xác của thuật toán sẽ bị ảnh hưởng đáng phép dịch chuyển, quay hoặc co dãn sẽ được sử dụng Pooling Layer làm bất biến các tính chất kia. Do vậy, CNN đưa ra kết quả có độ chính xác khá cao trong các mô có cấu trúc cơ bản gồm ba phần chính là Local Receptive Field, Shared Weights And Bias và Receptive FieldLocal Receptive Field, tạm dịch trường tiếp nhận cục bộ. Đây được xem là lớp giúp bạn có thể tách lọc các dữ liệu, thông tin của ảnh và chọn được những vùng ảnh có giá trị sử dụng Weights And BiasShared Weights, tạm dịch trọng số chia sẻ. Chức năng chính của lớp này là hỗ trợ bạn làm giảm tối đa số lượng những tham số trong mạng CNN. Vì trong mỗi Convolution sẽ bao gồm các Feature Map khác nhau, mỗi Feature Map lại giúp Detect một vài Feature trong LayerPooling Layer, tạm dịch lớp tổng hợp. Đây được xem gần như là lớp cuối cùng trước khi đưa ra kết quả trong CNN. Chính vì thế, để có được kết quả dễ hiểu và dễ sử dụng nhất thì Pooling Layer có nhiệm vụ làm đơn giản hóa các thông tin đầu ra. Nghĩa là, sau khi hoàn thành quá trình tính toán và quét các lớp thì sẽ đi đến Pooling Layer nhằm lượt bớt các không tin không cần thiết và cho ra kết quả mà chúng ta đang chọn tham số cho Convolutional Neural Network chuẩn chỉnhConvolutional Neural Network là thuật toán mang lại cho bạn chất lượng mô hình vô cùng tốt để xây dựng hệ thống một cách thông minh nhất. Để chọn được các tham số cho Convolutional Neural Network chuẩn nhất, bạn cần lưu ý đến các số lượng ở 4 yếu tố sau số Convolution Layer, Filter Size, Pooling Size và cách Train Convolution LayerLớp số Convolution Layer càng nhiều thì chương trình của bạn chạy càng được cải thiện. Khi sử dụng các Layer với một số lượng lớn, các tác động có thể được giảm một cách đáng kể. Có thể sau 3 đến 4 Layer thì bạn đã có được kết quả mong SizePhần lớn các Filter Size thường có kích thước là 3×3 hoặc 5×5Pooling Size Đối với các loại ảnh thông thường sẽ có kích thước là 2×2, tuy nhiên nếu đầu vào hình ảnh của bạn lớn thì có thể sử dụng Pooling Size 4×4 để đảm bảo chất lượng cho TestBạn nên thực hiện Train Test nhiều lần để so sánh các kết quả với nhau. Điều này giúp bạn có được các Parameter tốt cơ bản, Convolutional Neural Network mang đến cho bạn những mô hình chất lượng cao. Tuy nhiên, để hiểu và sử dụng thuật toán này lại không mấy dễ dàng với tất cả mọi người, đặc biệt là những người mới tiếp xúc với CNN lần vọng bài viết này có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về “Convolutional Neural Network là gì?” và cách lựa chọn tham số CNN phù hợp. CNN có thể xem là một trong những thuật toán thông minh, hiệu quả cao được ứng dụng rất nhiều vào các hệ thống xử lý thông tin như cải tiến xe hơi tự điều khiển, giao hàng tự động,… Chúc các bạn có những trải nghiệm hữu ích với thuật toán CNN nhé!FAQs về Convolutional Neural NetworkÁp dụng Convolution vào Layer trong Neural Network có thể xử lý được gì?Khi áp dụng Convolution vào Layer trong Neural Network, bạn có thể giải quyết vấn đề lượng lớn Parameter nhưng vẫn đảm bảo lấy ra được các đặc trưng của cho từng Chanel có thể sử dụng tùy ý không?Kernel cho từng Chanel được Initial bằng các giá trị nào đó. Sau mỗi lần Train, các giá trị này được cập nhật lại bằng phương pháp Backpropagation. Như vậy, các giá trị trong Kernel không quá khác biệt so với các trọng số Weight thông thường, bạn có thể tính Gradient của nó theo hàm Loss để trừ ra sao theo sau Convolution Layer lại là Pooling Layer?Pooling Layer theo sau Convolution Layer với mục đích để giảm Size của Matrix. Ví dụ như khi bạn dùng Max Pooling 2×2 thì trong 4 giá trị sẽ chọn giá trị lớn nhất, nghĩa là 4 còn lại sao Convolutional Layer thể hiện số Kernel mà không ghi cụ thể từng Kernel?Hệ số trong CNN sẽ tự học qua quá trình Training. Do đó, bạn không thể biết cụ thể từng Kernel, chỉ có thể nhận diện sử dụng từng đấy chỉ số Kernel thôi. CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINOTrụ sở chính L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí MinhVăn phòng đại diện 42 Trần Phú, Phường 4, Quận 5, Thành phố Hồ Chí MinhĐiện thoại 0364 333 333Tổng đài miễn phí 1800 6734Email sales

cnn edu vn thoi khoa bieu