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CNNs sono architetture biologicamente ispirate utilizzate in visione computerizzata, con connessioni locali in spazio e complete in profondità. Utilizzano filtri convoluzionali per estrarre feature, applicando pooling per ridurre la dimensione spaziale e normalizzazione locale per migliorare l'invarianza. Le architetture famose come AlexNet, VGG, Inception e ResNet utilizzano filtri convoluzionali 3x3 per ridurre i parametri e aumentare la profondità della rete. La regolarizzazione e l'aumento dei dati aiutano a prevenire l'overfitting.
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- CNNs sono architetture biologicamente ispirate utilizzate in computer vision, con connessioni locali in spazio ma complete in profondità.
- La convoluzione è una combinazione lineare dei valori del filtro e dell'immagine; viene usata la funzione di attivazione per rendere l'operazione non lineare. La pooling riduce le dimensioni spaziali, mentre il normizzatore responsuale normalizza i canali.
- Le architetture famose come LeNet, AlexNet e VGG utilizzano filtri convolutivi 3x3 per ridurre i parametri, mentre GoogleNet impiega blocchi di calcolo parallelo per aumentare la profondità e la flessibilità del modello.
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