Czym jest DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)? Wyjaśnienie!

Wprowadzenie do DCNN

Uczenie głębokie zrewolucjonizowało dziedzinę sztucznej inteligencji, umożliwiając maszynom uczenie się i wykonywanie złożonych zadań z bezprecedensową dokładnością. Jednym z najbardziej znaczących przełomów w uczeniu głębokim było opracowanie Konwolucyjnych Sieci Neuronowych (CNN). CNN stały się podstawową architekturą dla zadań z zakresu widzenia komputerowego, takich jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i segmentacja semantyczna. W tym artykule zagłębimy się w świat CNN, badając ich architekturę, szczegóły techniczne, proces szkolenia, zastosowania i przyszłe kierunki rozwoju.

Architektura CNN

CNN są zaprojektowane do przetwarzania danych w postaci siatki, takich jak obrazy, wykorzystując przestrzenną strukturę danych wejściowych. Podstawowe elementy budujące CNN to:

Warstwy konwolucyjne: Te warstwy wykonują operację konwolucji, która polega na przesuwaniu zestawu uczących się filtrów po obrazie wejściowym w celu wyodrębnienia cech. Każdy filtr odpowiada za wykrywanie określonych wzorców lub cech na obrazie.
Warstwy poolingowe: Warstwy poolingowe zmniejszają wymiary przestrzenne map cech, zmniejszając złożoność obliczeniową i zapewniając odporność na translację. Najczęstsze typy poolingu to pooling maksymalny i pooling średni.
Warstwy w pełni połączone: Po warstwach konwolucyjnych i poolingowych, wyodrębnione cechy są spłaszczane i przekazywane do jednej lub więcej warstw w pełni połączonych. Te warstwy wykonują końcowe zadanie klasyfikacji lub regresji.

CNN wykorzystują również funkcje aktywacji, takie jak ReLU (Rectified Linear Unit), aby wprowadzić nieliniowość do sieci i umożliwić uczenie się złożonych wzorców.

Na przestrzeni lat zaproponowano wiele architektur CNN, z których każda wprowadzała nowe pomysły i przesuwała granice stanu wiedzy w zakresie widzenia komputerowego. Niektóre z najbardziej znanych architektur to...Tłumaczenie na język polski:

LeNet: Jedna z najwcześniejszych architektur CNN, opracowana przez Yanna LeCuna w latach 90. XX wieku do rozpoznawania odręcznych cyfr.
AlexNet: Zwycięzca konkursu ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) w 2012 roku, który zapoczątkował odrodzenie głębokiego uczenia w wizji komputerowej.
VGGNet: Głębsza architektura CNN, która wykazała znaczenie głębokości sieci dla poprawy wydajności.
GoogLeNet (Inception): Wprowadził koncepcję modułów Inception, które pozwalają sieci efektywnie uczyć się cech wieloskalowych.
ResNet: Wprowadził połączenia resztkowe, umożliwiając szkolenie niezwykle głębokich sieci (do setek warstw) bez cierpienia na problem zanikającego gradientu.

Architektura CNN

Szczegóły techniczne

Zagłębmy się w techniczne aspekty CNN:

Operacja konwolucji

Operacja konwolucji jest podstawowym elementem budującym CNN. Polega ona na przesuwaniu zestawu uczących się filtrów (zwanych również jądrami) po wejściowym obrazie. Każdy filtr to mała macierz wag, która jest konwoluowana z wejściowym obrazem, aby wytworzyć mapę cech. Operację konwolucji można przedstawić matematycznie jako:

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

gdzie output(i, j) to wartość w pozycji (i, j) w wyjściowej mapie cech, input(i+m, j+n) to wartość w pozycji (i+m, j+n) w wejściowym obrazie, a filter(m, n) to wartość w pozycji (m, n) w filtrze.

Operacja konwolucji ma dwa ważne hiperparametry:

Dopełnienie: Dopełnienie dodaje dodatkowe piksele wokół krawędzi wejściowego obrazu, aby kontrolować wymiary przestrzenne wyjściowej mapy cech. Powszechne strategie dopełnienia to "ważne" (bez dopełnienia) i "takie samo" (dopełnij tak, aby rozmiar wyjścia był taki sam jak rozmiar wejścia).
Krok: Krok określa rozmiar kroku, z jakim filtr przesuwa się po wejściowym obrazie. Krok 1 oznacza, że filtr przesuwa się o jeden piksel, a krok 2 oznacza, że filtr przesuwa się o dwa piksele.### Operacja Poolingu Warstwy poolingu zmniejszają wymiary przestrzenne map cech, zmniejszając złożoność obliczeniową i zapewniając niezmienność translacji. Dwa najczęstsze typy poolingu to:
Max pooling: Wybiera maksymalną wartość w lokalnym sąsiedztwie mapy cech.
Średnie pooling: Oblicza średnią wartość w lokalnym sąsiedztwie mapy cech.

Warstwy poolingu mają zwykle stały rozmiar (np. 2x2) i krok, a nie mają parametrów, które można nauczyć.

Wsteczna propagacja w sieciach CNN

Szkolenie sieci CNN polega na optymalizacji parametrów, które można nauczyć (wag i przesunięć), w celu zminimalizowania funkcji straty. Osiąga się to za pomocą algorytmu wstecznej propagacji, który oblicza gradienty straty względem parametrów i aktualizuje je przy użyciu algorytmu optymalizacji, takiego jak Stochastyczny Gradient Opadający (SGD) lub Adam.

W sieciach CNN algorytm wstecznej propagacji jest dostosowany do obsługi struktury przestrzennej map cech. Gradienty są obliczane przy użyciu reguły łańcuchowej, a operacja konwolucji jest wykonywana w odwrotnym kierunku, aby propagować gradienty przez sieć.

Techniki regularyzacji

Aby zapobiec przefilowaniu i poprawić uogólnianie, sieci CNN wykorzystują różne techniki regularyzacji:

Dropout: Losowo pomija (ustawia na zero) część neuronów podczas treningu, zmuszając sieć do uczenia się bardziej odpornych cech.
Normalizacja partii: Normalizuje aktywacje każdej warstwy, zmniejszając wewnętrzny przesunięcie współczynnika, co pozwala na szybsze szkolenie i wyższe szybkości uczenia.

Funkcje strat dla sieci CNN

Wybór funkcji straty zależy od konkretnego zadania. W przypadku zadań klasyfikacji najczęstszą funkcją straty jest entropia krzyżowa, która mierzy różnicę między przewidywanymi prawdopodobieństwami klas a prawdziwymi etykietami klas. Entropia krzyżowa jest często łączona z funkcją softmax, która przekształca surowe wyjście sieci w prawdopodobieństwo.## Trenowanie CNNów Trenowanie CNNów obejmuje kilka kluczowych kroków:

Przygotowywanie danych do treningu

Augmentacja danych: Aby zwiększyć rozmiar i różnorodność zbioru treningowego, można zastosować różne techniki augmentacji danych, takie jak losowe przycinanie, odbijanie, obracanie i skalowanie.
Przetwarzanie wstępne i normalizacja: Obrazy wejściowe są często wstępnie przetwarzane przez odjęcie średniej wartości piksela i normalizację wartości pikseli do ustalonego zakresu (np. [0, 1] lub [-1, 1]).

Algorytmy optymalizacji

Stochastyczny gradient opadający (SGD): Najbardziej podstawowy algorytm optymizacji, który aktualizuje parametry w kierunku ujemnego gradientu funkcji straty.
Adam: Adaptacyjny algorytm optymalizacji, który oblicza indywidualne szybkości uczenia się dla każdego parametru na podstawie pierwszych i drugich momentów gradientów.

Dostrajanie hiperparametrów

Hiperparametry to ustawienia, które kontrolują proces treningu i architekturę CNN. Niektóre ważne hiperparametry to:

Szybkość uczenia: Rozmiar kroku, w którym parametry są aktualizowane podczas optymalizacji.
Rozmiar partii: Liczba przykładów treningowych przetwarzanych w każdej iteracji algorytmu optymalizacji.
Liczba epok: Liczba razy, gdy cały zbiór treningowy jest przekazywany przez sieć podczas treningu.

Dostrajanie hiperparametrów polega na znalezieniu optymalnej kombinacji hiperparametrów, która daje najlepszą wydajność na zbiorze walidacyjnym.

Transfer learning i dostrajanie

Transfer learning to technika, która wykorzystuje wstępnie wytrenowane modele CNN do rozwiązywania nowych zadań przy ograniczonych danych treningowych. Wstępnie wytrenowany model, który już nauczył się użytecznych cech z dużego zbioru danych (np. ImageNet), jest używany jako punkt wyjścia. Model można dostroić, trenując tylko ostatnie kilka warstw lub całą sieć na nowym zbiorze danych specyficznych dla danego zadania.

Zastosowania CNNów

CNNy zostały z powodzeniem zastosowane do szerokiego zakresu zadań z zakresu widzenia komputerowego, w.Oto tłumaczenie pliku na język polski. Komentarze do kodu zostały przetłumaczone, a sam kod pozostał niezmieniony.

Klasyfikacja obrazów: Przypisywanie etykiety klasy do obrazu wejściowego, takiego jak identyfikacja obiektów, scen lub twarzy.
Wykrywanie obiektów: Lokalizowanie i klasyfikowanie wielu obiektów w obrazie, często przy użyciu ramek ograniczających.
Segmentacja semantyczna: Przypisywanie etykiety klasy do każdego piksela w obrazie, umożliwiając precyzyjne określenie granic obiektów i zrozumienie sceny.
Rozpoznawanie twarzy: Identyfikacja lub weryfikacja osób na podstawie cech twarzy.
Analiza obrazów medycznych: Wykrywanie nieprawidłowości, segmentacja struktur anatomicznych i wspomaganie diagnozy na podstawie obrazów medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, skany CT i MRI.

Postępy i przyszłe kierunki

Dziedzina CNN stale się rozwija, a nowe architektury i techniki są proponowane w celu poprawy wydajności i efektywności. Niektóre z ostatnich osiągnięć obejmują:

Mechanizmy uwagi: Włączanie modułów uwagi do CNN, aby skupić się na najbardziej istotnych częściach obrazu wejściowego, poprawiając interpretację i wydajność.
Sieci kapsułkowe: Nowa architektura, która ma na celu zachowanie hierarchicznych relacji przestrzennych między cechami, co może prowadzić do lepszej generalizacji i odporności na zmiany danych wejściowych.
Wydajne CNN dla urządzeń mobilnych i wbudowanych: Projektowanie zwartych i wydajnych obliczeniowo architektur CNN, takich jak MobileNet i ShuffleNet, aby umożliwić wdrażanie na urządzeniach o ograniczonych zasobach.
Uczenie nienadzorowane i półnadzorowane z CNN: Wykorzystywanie dużych ilości niezaetykietowanych danych do uczenia się znaczących reprezentacji, zmniejszając potrzebę drogich danych z etykietami.
Integracja CNN z innymi technikami głębokiego uczenia: Łączenie CNN z Rekurencyjnymi Sieciami Neuronowymi (RNN) w zadaniach związanych z danymi sekwencyjnymi lub z Generatywnymi Sieciami Adwersaryjnymi (GAN) w syntezie obrazów i transferze stylu.

Wniosek

Głębokie Sieci Neuronowe Splotowe zrewolucjonizowały dziedzinę widzenia komputerowego, umożliwiając maszynom osiągnięcie wydajności na poziomie ludzkim. Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) stały się dominującym podejściem do zastosowań związanych z obrazami, wykorzystując przestrzenną strukturę obrazów i ucząc się hierarchicznych cech.

W tym artykule zbadaliśmy architekturę CNN, zagłębiając się w szczegóły techniczne operacji konwolucji i poolingu, wstecznej propagacji, technik regularyzacji i funkcji strat. Omówiliśmy również proces szkolenia, w tym przygotowanie danych, algorytmy optymalizacji, dostrajanie hiperparametrów i transfer uczenia.

Zastosowania CNN obejmują różne dziedziny, od klasyfikacji obrazów i wykrywania obiektów po rozpoznawanie twarzy i analizę obrazów medycznych. Wraz z rozwojem tej dziedziny możemy oczekiwać dalszych postępów w architekturach CNN, wydajnych implementacjach, uczeniu nienadzorowanym i integracji z innymi technikami głębokiego uczenia.

Pomimo imponującego postępu dokonanego przez CNN, wciąż istnieją wyzwania, takie jak poprawa interpretowalności, odporność na przykłady przeciwne i uczenie się z ograniczonych oznaczonych danych. Wraz z tym, jak badacze i praktycy będą nadal poszerzać granice CNN, możemy oczekiwać jeszcze bardziej imponujących przełomów w nadchodzących latach, otwierając nowe możliwości w dziedzinie widzenia komputerowego i sztucznej inteligencji.

Cpu Vs Gpu in Ai Deep Learning Multiple Gpus