Context: Pada jaringan konvolusional, setiap lapisan neuron yang memiliki jumlah konvolusi yang lebih besar dari satu lapisan konvensional biasanya menggunakan konvolusi yang lebih kecil. Pada jaringan konvolusional, setiap lapisan menggunakan konvolusi yang lebih besar dari 5 lapisan konvensional yang secara otomatis dapat digunakan untuk mengontrol tingkat konvolusi. Untuk mengelompokkan lapisan konvolusional, yang secara rasional dapat digunakan sebagai pola pengolahan, untuk mengurangi tingkat konvolusional, yang secara rasional dapat digunakan sebagai pola pengolahan, untuk mengurangi tingkat konvolusional, yang secara rasional dapat digunakan sebagai pola pengolahan, untuk mengurangi tingkat konvolusional, yang secara rasional dapat digunakan sebagai pola pengolahan, untuk mengurangi tingkat konvolusional, yang secara rasional dapat digunakan sebagai pola pengolahan, untuk mengurangi tingkat konvolusional, yang secara rasional dapat digunakan sebagai pola pengolahan, untuk mengurangi tingkat konvolusional, yang secara rasional dapat digunakan sebagai pola pengolahan, untuk mengurangi tingkat konvolusional, yang secara rasional dapat digunakan sebagai pola pengolahan, untuk mengurangi tingkat konvolusional, yang secara rasional dapat digunakan sebagai pola pengolahan, untuk mengurangi tingkat konvolusional, dan untuk mengurangi tingkat konvolusional.

Tolong beri saya daftar singkat komponen / arsitektur kunci dalam jaringan saraf konvolusi.

Komponen kunci/arsitektur dari jaringan saraf konvolusional meliputi: Lapisan konvolusional: Lapisan ini mengkonvolusi matriks input dan mengurangi jumlah parameter bebas dan memungkinkan jaringan menjadi lebih dalam. Lapisan pengumpulan: Lapisan ini mengurangi dimensi data dengan menggabungkan output dari gugus neuron pada satu lapisan menjadi satu neuron di lapisan berikutnya. Lapisan yang terhubung sepenuhnya: Lapisan ini menghubungkan setiap neuron dalam satu lapisan ke setiap neuron di lapisan lain. Lapangan reseptif: Setiap neuron menerima input dari area terbatas dari lapisan sebelumnya yang disebut bidang reseptif neuron. Dalam lapisan konvolusional, setiap neuron mengambil input dari area yang lebih besar dalam input daripada lapisan sebelumnya. Berat: Vektor berat bias dan digunakan oleh output fungsi saraf untuk menghitung nilai dari nilai input.