У мене дуже рідкісні входи, наприклад, розташування певних функцій у вхідному зображенні. Далі кожна функція може мати декілька детектувань (не впевнений, чи це матиме відношення до дизайну системи). Це я буду представляти як «двійкове зображення» каналу k із пікселями ON, що представляють наявність цієї функції, і навпаки. Ми можемо бачити, що такий вклад може бути дуже рідким.
Отже, чи є якісь рекомендації щодо використання розріджених даних з нейронними мережами, зокрема даних, що є репрезентативними для виявлення / локації?
Це цікаве питання. якщо ви знайшли відповідь на своє запитання, будь ласка, спробуйте відповісти на своє запитання. В іншому випадку, будь ласка, перегляньте своє запитання з більш детальною інформацією про проблему, яку ви намагаєтеся вирішити. Також щільність розрідженої матриці.
—
NULL