Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

🔎 В чём разница между 1D, 2D и 3D свёртками и в каких задачах их применяют

✅ 1D свёртки
Работают вдоль одной размерности (с каналами). Часто применяются для последовательных данных: аудио, текстовые последовательности после эмбеддинга. Ядро имеет форму kernel_size × in_channels и скользит по одной оси.

✅ 2D свёртки
Стандарт для изображений. Ядро скользит по ширине и высоте (и по каналам). Идеальны для обработки обычных 2D-картинок.

✅ 3D свёртки
Добавляют третью ось, например, время или глубину. Используются для видео (высота × ширина × время). Ядро может быть, например, 3×3×3, чтобы одновременно улавливать пространственные и временные зависимости.

Особенности:
— Неправильная размерность приводит к несоответствию данных и модели.
— 3D свёртки требовательны к памяти, поэтому часто используют комбинации 2D + временное объединение или (2+1)D свёртки (разделяют пространственную и временную части).

Вывод: Выбор типа свёртки зависит от структуры данных: последовательности — 1D, изображения — 2D, видео — 3D.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤2

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1123

678 viewsAug 17 at 18:01

🔎 В чём разница между 1D, 2D и 3D свёртками и в каких задачах их применяют

✅ 1D свёртки
Работают вдоль одной размерности (с каналами). Часто применяются для последовательных данных: аудио, текстовые последовательности после эмбеддинга. Ядро имеет форму kernel_size × in_channels и скользит по одной оси.

✅ 2D свёртки
Стандарт для изображений. Ядро скользит по ширине и высоте (и по каналам). Идеальны для обработки обычных 2D-картинок.

✅ 3D свёртки
Добавляют третью ось, например, время или глубину. Используются для видео (высота × ширина × время). Ядро может быть, например, 3×3×3, чтобы одновременно улавливать пространственные и временные зависимости.

Особенности:
— Неправильная размерность приводит к несоответствию данных и модели.
— 3D свёртки требовательны к памяти, поэтому часто используют комбинации 2D + временное объединение или (2+1)D свёртки (разделяют пространственную и временную части).

Вывод: Выбор типа свёртки зависит от структуры данных: последовательности — 1D, изображения — 2D, видео — 3D.

🐸 Библиотека собеса по Data Science