Чому CNN краще за звичайні нейромережі для зображень?

Звичайні FC-мережі мають занадто багато параметрів (224×224×3 = 150K входів). CNN використовують локальні зв'язки, спільні ваги — параметри в 100+ разів менше.

Що таке Data Augmentation для CNN?

Штучне збільшення датасету: поворот, зсув, зміна яскравості, шум. Зменшує overfitting і покращує узагальнення.

Коли використовувати Global Average Pooling?

GAP усереднює кожну карту ознак в одне число. Жодних параметрів, краща інтерпретація, менший overfitting. Використовується в ResNet, MobileNet.

Як обрати розмір батчу для CNN?

Малий batch (8-32): шумний градієнт, менше GPU пам'яті. Великий (256+): стабільніший, швидше на GPU. Починайте з 32.

Які архітектури CNN найкращіші?

ResNet-50/101 — баланс точності і швидкості. EfficientNet — найкращий accuracy/params tradeoff. YOLO — real-time детекція об'єктів.

Home▸Quantum Computing▸Convolutional Neural Network Simulator for Computer Vision

🧪 Convolutional Neural Network Simulator for Computer Vision

Interactive convolutional neural network (CNN) simulator for computer vision. Includes ResNet, VGG, EfficientNet, YOLO architectures. Implemented with PyTorch. Image classification, object detection, and segmentation.

Quantum Computing2DModerate60 FPS📱 Mobile-adapted

⚙ Under the hood

Interactive convolutional neural network (CNN) simulator for computer vision: includes ResNet, VGG, EfficientNet and YOLO architectures, implemented with PyTorch, covering image classification, object detection and segmentation.

Nuclear ReactorEnergy Generation

2D · HTML5 Canvas 2D · 60 FPS target · runs fully client-side, no install