Properties of natural signals that are most relevant to CNNs are discussed in more detail, namely: Locality, Stationarity, and Compositionality. We explore precisely how a kernel exploits these features through sparsity, weight sharing and the stacking of layers, as well as motivate the concepts of padding and pooling. Finally, a performance comparison between FCN and CNN was done for different data modalities.
Nous discutons des propriétés des signaux naturels qui sont les plus pertinentes pour les ConvNets. A savoir la localité, la stationnarité et la compositionnalité. Nous explorons précisément comment un noyau exploite ces caractéristiques par l’éparsité, le partage des poids et l’empilement des couches puis abordons les concepts de rembourrage et de pooling. Enfin, une comparaison des performances entre les réseaux entièrement connectés et les ConvNets est effectuée pour différents types de données.