Wat is DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)? Uitgelegd!

Introductie tot DCNN

Diep leren heeft het veld van kunstmatige intelligentie revolutionair veranderd, waardoor machines kunnen leren en complexe taken met ongekende nauwkeurigheid kunnen uitvoeren. Een van de belangrijkste doorbraken in diep leren is de ontwikkeling van Convolutional Neural Networks (CNN's). CNN's zijn de standaardarchitectuur geworden voor computervisieopdrachten, zoals beeldclassificatie, objectdetectie en semantische segmentatie. In dit artikel duiken we diep in de wereld van CNN's, waarbij we hun architectuur, technische details, trainingsproces, toepassingen en toekomstige richtingen verkennen.

Architectuur van CNN's

CNN's zijn ontworpen om roosterachtige gegevens, zoals afbeeldingen, te verwerken door gebruik te maken van de ruimtelijke structuur van de invoer. De basisbouwstenen van CNN's zijn:

Convolutielagen: Deze lagen voeren de convolutiebewerking uit, waarbij een set leerbare filters over de invoerafbeelding worden geschoven om kenmerken te extraheren. Elke filter is verantwoordelijk voor het detecteren van specifieke patronen of kenmerken in de afbeelding.
Poolinglagen: Poolinglagen verkleinen de ruimtelijke afmetingen van de kenmerkkaarten, waardoor de rekenkundige complexiteit wordt verminderd en translatie-invariantie wordt verkregen. De meest voorkomende soorten pooling zijn max-pooling en gemiddelde pooling.
Volledig verbonden lagen: Na de convolutie- en poolinglagen worden de geëxtraheerde kenmerken afgevlakt en doorgegeven aan één of meer volledig verbonden lagen. Deze lagen voeren de uiteindelijke classificatie- of regressietaak uit.

CNN's gebruiken ook activatiefuncties, zoals ReLU (Rectified Linear Unit), om niet-lineariteit in het netwerk te introduceren en het leren van complexe patronen mogelijk te maken.

In de loop der jaren zijn er verschillende CNN-architecturen voorgesteld, waarbij telkens nieuwe ideeën werden geïntroduceerd en de state-of-the-art in computerzicht werd verbeterd. Enkele van de meest opmerkelijke architecturen zijn:Vertaling naar het Nederlands:

LeNet: Een van de vroegste CNN-architecturen, ontwikkeld door Yann LeCun in de jaren 1990 voor de herkenning van handgeschreven cijfers.
AlexNet: De winnaar van de ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) in 2012, wat de heropleving van diepe leeralgoritmen in computerzicht heeft veroorzaakt.
VGGNet: Een diepere CNN-architectuur die het belang van netwerktdiepte voor verbeterde prestaties heeft aangetoond.
GoogLeNet (Inception): Introduceerde het concept van Inception-modules, waardoor het netwerk efficiënt multi-schaal-kenmerken kan leren.
ResNet: Introduceerde residuele verbindingen, waardoor het mogelijk werd om extreem diepe netwerken (tot honderden lagen) te trainen zonder last te hebben van het verdwijnende gradiëntprobleem.

CNN-architectuur

Technische details

Laten we dieper ingaan op de technische aspecten van CNN's:

Convolutie-bewerking

De convolutie-bewerking is de kernbouwsteen van CNN's. Het houdt in dat een set leerbare filters (ook wel kernels genoemd) over de invoerafbeelding worden geschoven. Elke filter is een kleine matrix met gewichten die wordt geconvolueerd met de invoerafbeelding om een kenmerkkaart te produceren. De convolutie-bewerking kan wiskundig worden weergegeven als:

output(i, j) = sum(input(i+m, j+n) * filter(m, n))

waarbij output(i, j) de waarde is op positie (i, j) in de uitvoerkenmerkkaart, input(i+m, j+n) de waarde is op positie (i+m, j+n) in de invoerafbeelding, en filter(m, n) de waarde is op positie (m, n) in de filter.

De convolutie-bewerking heeft twee belangrijke hyperparameters:

Opvulling: Opvulling voegt extra pixels toe rond de randen van de invoerafbeelding om de ruimtelijke afmetingen van de uitvoerkenmerkkaart te regelen. Veel voorkomende opvullingsstrategieën zijn "geldig" (geen opvulling) en "hetzelfde" (opvullen zodat de uitvoergrootte gelijk is aan de invoergrootte).
Stride: Stride bepaalt de stapgrootte waarmee de filter over de invoerafbeelding schuift. Een stride van 1 betekent dat de filter één pixel per keer beweegt, terwijl een stride van 2 betekent dat de filter twee pixels per keer beweegt.### Pooling-bewerking Pooling-lagen verkleinen de ruimtelijke afmetingen van de kenmerkkaarten, waardoor de rekenkundige complexiteit wordt verminderd en translatie-invariantie wordt verkregen. De twee meest voorkomende soorten pooling zijn:
Max-pooling: Selecteert de maximale waarde binnen een lokale omgeving van de kenmerkkaart.
Gemiddelde pooling: Berekent de gemiddelde waarde binnen een lokale omgeving van de kenmerkkaart.

Pooling-lagen hebben meestal een vaste grootte (bijv. 2x2) en stride, en hebben geen leerbare parameters.

Backpropagatie in CNNs

Het trainen van CNNs omvat het optimaliseren van de leerbare parameters (gewichten en voorkeuren) om een verliesfunctie te minimaliseren. Dit wordt bereikt door middel van het backpropagatie-algoritme, dat de gradiënten van het verlies ten opzichte van de parameters berekent en deze bijwerkt met behulp van een optimalisatie-algoritme, zoals Stochastische Gradiënt Daling (SGD) of Adam.

In CNNs is het backpropagatie-algoritme aangepast om de ruimtelijke structuur van de kenmerkkaarten te verwerken. De gradiënten worden berekend met behulp van de kettingregel, en de convolutie-bewerking wordt in omgekeerde volgorde uitgevoerd om de gradiënten door het netwerk te propageren.

Regularisatietechnieken

Om overaanpassing te voorkomen en de generalisatie te verbeteren, gebruiken CNNs verschillende regularisatietechnieken:

Dropout: Laat willekeurig een fractie van de neuronen tijdens de training weg, waardoor het netwerk wordt gedwongen om robuustere kenmerken te leren.
Batch-normalisatie: Normaliseert de activaties van elke laag, waardoor de interne covariantieverschuiving wordt verminderd en snellere training en hogere leersnelheden mogelijk zijn.

Verliesfuncties voor CNNs

De keuze van de verliesfunctie hangt af van de specifieke taak. Voor classificatietaken is de meest gebruikelijke verliesfunctie de kruisentropie-verlies, die de ongelijkheid meet tussen de voorspelde klassenkansverdeling en de werkelijke klasselabels. De kruisentropie-verlies wordt vaak gecombineerd met de softmax-functie, die de ruwe uitvoer van het netwerk omzet in een waarschijnlijkheid.## Het trainen van CNN's Het trainen van CNN's (Convolutional Neural Networks) omvat verschillende belangrijke stappen:

Gegevens voorbereiden voor training

Gegevensvergroting: Om de grootte en diversiteit van de trainingsset te vergroten, kunnen verschillende technieken voor gegevensvergroting worden toegepast, zoals willekeurig bijsnijden, spiegelen, draaien en schalen.
Preprocessing en normalisatie: Invoerbeelden worden vaak voorbewerkt door de gemiddelde pixelwaarde af te trekken en de pixelwaarden te normaliseren naar een vast bereik (bijv. [0, 1] of [-1, 1]).

Optimalisatie-algoritmen

Stochastische Gradiënt Afdaling (SGD): Het meest basale optimalisatie-algoritme, dat de parameters bijwerkt in de richting van de negatieve gradiënt van de verliesfunctie.
Adam: Een adaptief optimalisatie-algoritme dat individuele leertempo's voor elke parameter berekent op basis van de eerste en tweede momenten van de gradiënten.

Hyperparameter-afstemming

Hyperparameters zijn instellingen die het trainingsproces en de architectuur van de CNN regelen. Enkele belangrijke hyperparameters zijn:

Leertempo: De stapgrootte waarmee de parameters worden bijgewerkt tijdens de optimalisatie.
Batchgrootte: Het aantal trainingsvoorbeelden dat in elke iteratie van het optimalisatie-algoritme wordt verwerkt.
Aantal epoche's: Het aantal keren dat de volledige trainingsset door het netwerk wordt doorlopen tijdens de training.

Hyperparameter-afstemming houdt in dat de optimale combinatie van hyperparameters wordt gevonden die de beste prestaties oplevert op een validatieset.

Transfer learning en fine-tuning

Transfer learning is een techniek waarbij vooraf getrainde CNN-modellen worden gebruikt om nieuwe taken op te lossen met beperkte trainingsgegevens. Het vooraf getrainde model, dat al nuttige kenmerken heeft geleerd van een grote dataset (bijv. ImageNet), wordt als uitgangspunt gebruikt. Het model kan worden fine-tuned door alleen de laatste paar lagen of het hele netwerk te trainen op de nieuwe taakspecifieke dataset.

Toepassingen van CNN's

CNN's zijn met succes toegepast op een breed scala aan computervisiontaken, inclusief.Hier is de Nederlandse vertaling van het bestand:

Beeldclassificatie: Het toewijzen van een klasselabel aan een invoerbeeld, zoals het identificeren van objecten, scènes of gezichten.
Objectdetectie: Het lokaliseren en classificeren van meerdere objecten binnen een beeld, vaak met behulp van omsluitende vakken.
Semantische segmentatie: Het toewijzen van een klasselabel aan elke pixel in een beeld, waardoor nauwkeurige objectgrenzen en scènebegrip mogelijk worden.
Gezichtsherkenning: Het identificeren of verifiëren van individuen op basis van hun gezichtskenmerken.
Medische beeldanalyse: Het detecteren van afwijkingen, het segmenteren van anatomische structuren en het ondersteunen bij de diagnose op basis van medische beelden zoals röntgenfoto's, CT-scans en MRI's.

Vooruitgang en toekomstige richtingen

Het veld van CNN's ontwikkelt zich voortdurend, waarbij nieuwe architecturen en technieken worden voorgesteld om de prestaties en efficiëntie te verbeteren. Enkele recente ontwikkelingen zijn:

Aandachtsmechanismen: Het opnemen van aandachtmodules in CNN's om te focussen op de meest relevante delen van het invoerbeeld, waardoor de interpreteerbaarheid en prestaties worden verbeterd.
Capsulenetwerken: Een nieuwe architectuur die erop gericht is om hiërarchische ruimtelijke relaties tussen kenmerken te behouden, wat kan leiden tot betere generalisatie en robuustheid tegen invoervariaties.
Efficiënte CNN's voor mobiele en ingebedde apparaten: Het ontwerpen van compacte en rekenkundig efficiënte CNN-architecturen, zoals MobileNet en ShuffleNet, om inzet op apparaten met beperkte middelen mogelijk te maken.
Ongesuperviseerd en semi-gesuperviseerd leren met CNN's: Het benutten van grote hoeveelheden ongelabelde gegevens om betekenisvolle representaties te leren, waardoor de behoefte aan dure gelabelde gegevens wordt verminderd.
Integratie van CNN's met andere diepe leervaardigheden: Het combineren van CNN's met Recurrent Neural Networks (RNN's) voor taken met sequentiële gegevens, of met Generative Adversarial Networks (GAN's) voor beeldsynthese en stijloverdracht.

Conclusie

Diepe Convolutional Neural Networks hebben het veld van computerzicht revolutionair veranderd, waardoor machines menselijk niveau kunnen bereiken. Convolutional Neural Networks (CNN's) hebben zich ontwikkeld tot de dominante benadering voor beeldgerelateerde toepassingen. Door gebruik te maken van de ruimtelijke structuur van afbeeldingen en het leren van hiërarchische kenmerken, kunnen CNN's worden ingezet voor een breed scala aan taken.

In dit artikel hebben we de architectuur van CNN's onderzocht, waarbij we dieper ingingen op de technische details van convolutie- en poolingoperaties, backpropagation, regularisatietechnieken en verliesfuncties. We hebben ook het trainingsproces besproken, inclusief gegevensvoorbereiding, optimalisatie-algoritmen, hyperparameter-afstemming en transfer learning.

De toepassingen van CNN's beslaan verschillende domeinen, van beeldclassificatie en objectdetectie tot gezichtsherkenning en medische beeldanalyse. Naarmate het veld zich blijft ontwikkelen, kunnen we verdere vooruitgang verwachten in CNN-architecturen, efficiënte implementaties, onbegeleide learning en integratie met andere diepe leertechnieken.

Ondanks de opmerkelijke vooruitgang die is geboekt met CNN's, zijn er nog steeds uitdagingen die moeten worden aangepakt, zoals het verbeteren van de interpreteerbaarheid, robuustheid tegen adversariële voorbeelden en het leren van beperkte gelabelde gegevens. Naarmate onderzoekers en professionals de grenzen van CNN's blijven verleggen, kunnen we in de komende jaren nog meer indrukwekkende doorbraken verwachten, waardoor nieuwe mogelijkheden worden ontgrendeld op het gebied van computerzicht en kunstmatige intelligentie.

Tensorflow Gpu Wat is LoRA in AI?