AI & GPU
Что такое DCNN (глубокие сверточные нейронные сети)? Объяснение!

Что такое DCNN (глубокие сверточные нейронные сети)? Объяснение!

Введение в DCNN

Глубокое обучение революционизировало область искусственного интеллекта, позволяя машинам обучаться и выполнять сложные задачи с беспрецедентной точностью. Одним из самых значительных прорывов в глубоком обучении стала разработка сверточных нейронных сетей (CNN). CNN стали основной архитектурой для задач компьютерного зрения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация. В этой статье мы глубоко погрузимся в мир CNN, исследуя их архитектуру, технические детали, процесс обучения, приложения и будущие направления.

Архитектура CNN

CNN предназначены для обработки данных в виде сетки, таких как изображения, за счет использования пространственной структуры входных данных. Основными строительными блоками CNN являются:

  • Сверточные слои: Эти слои выполняют операцию свертки, которая заключается в скольжении набора обучаемых фильтров по входному изображению для извлечения признаков. Каждый фильтр отвечает за обнаружение определенных моделей или признаков на изображении.
  • Слои пулинга: Слои пулинга уменьшают пространственные размеры карт признаков, снижая вычислительную сложность и обеспечивая инвариантность к сдвигу. Наиболее распространенными типами пулинга являются максимальный пулинг и средний пулинг.
  • Полностью связанные слои: После сверточных и слоев пулинга извлеченные признаки сглаживаются и передаются через один или несколько полностью связанных слоев. Эти слои выполняют окончательную задачу классификации или регрессии.

CNN также используют функции активации, такие как ReLU (выпрямленная линейная единица), чтобы ввести нелинейность в сеть и позволить обучать сложные модели.

За годы было предложено несколько архитектур CNN, каждая из которых вводила новые идеи и продвигала передовое состояние в области компьютерного зрения. Некоторые из наиболее примечательных архитектур.Перевод на русский язык:

  • LeNet: Одна из самых ранних архитектур CNN, разработанная Яном ЛеКуном в 1990-х годах для распознавания рукописных цифр.
  • AlexNet: Победитель соревнования ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) в 2012 году, что вызвало возрождение глубокого обучения в компьютерном зрении.
  • VGGNet: Более глубокая архитектура CNN, которая продемонстрировала важность глубины сети для улучшения производительности.
  • GoogLeNet (Inception): Представил концепцию модулей Inception, которые позволяют сети эффективно изучать многомасштабные признаки.
  • ResNet: Представил остаточные соединения, что позволило обучать чрезвычайно глубокие сети (до сотен слоев) без проблемы исчезающего градиента.

Архитектура CNN

Технические детали

Давайте глубже погрузимся в технические аспекты CNN:

Операция свертки

Операция свертки является основным строительным блоком CNN. Она заключается в скольжении набора обучаемых фильтров (также называемых ядрами) по входному изображению. Каждый фильтр - это небольшая матрица весов, которая сворачивается с входным изображением, чтобы получить карту признаков. Операция свертки может быть представлена математически как:

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

где output(i, j) - значение в позиции (i, j) в выходной карте признаков, input(i+m, j+n) - значение в позиции (i+m, j+n) во входном изображении, и filter(m, n) - значение в позиции (m, n) в фильтре.

Операция свертки имеет два важных гиперпараметра:

  • Заполнение: Заполнение добавляет дополнительные пиксели по краям входного изображения, чтобы контролировать пространственные размеры выходной карты признаков. Распространенные стратегии заполнения включают "valid" (без заполнения) и "same" (заполнить так, чтобы размер выхода был таким же, как и размер входа).

  • Шаг: Шаг определяет размер шага, с которым фильтр перемещается по входному изображению. Шаг 1 означает, что фильтр перемещается на один пиксель за раз, а шаг 2 означает, что фильтр перемещается на два пикселя за раз.### Операция пулинга Слои пулинга уменьшают пространственные размеры карт признаков, снижая вычислительную сложность и обеспечивая инвариантность к сдвигу. Два наиболее распространенных типа пулинга:

  • Максимальный пулинг: Выбирает максимальное значение в локальной окрестности карты признаков.

  • Средний пулинг: Вычисляет среднее значение в локальной окрестности карты признаков.

Слои пулинга, как правило, имеют фиксированный размер (например, 2x2) и шаг, и у них нет обучаемых параметров.

Обратное распространение в сверточных нейронных сетях

Обучение сверточных нейронных сетей (CNN) включает в себя оптимизацию обучаемых параметров (весов и смещений) для минимизации функции потерь. Это достигается с помощью алгоритма обратного распространения, который вычисляет градиенты потерь относительно параметров и обновляет их с использованием алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск (SGD) или Адам.

В CNN алгоритм обратного распространения адаптирован для работы с пространственной структурой карт признаков. Градиенты вычисляются с использованием правила цепочки, и операция свертки выполняется в обратном порядке для распространения градиентов через сеть.

Методы регуляризации

Для предотвращения переобучения и улучшения обобщающей способности CNN используют различные методы регуляризации:

  • Dropout: Случайно отключает (обнуляет) часть нейронов во время обучения, заставляя сеть учиться более устойчивым признакам.
  • Пакетная нормализация: Нормализует активации каждого слоя, уменьшая внутренний сдвиг ковариации и позволяя использовать более высокие скорости обучения.

Функции потерь для CNN

Выбор функции потерь зависит от конкретной задачи. Для задач классификации наиболее распространенной функцией потерь является перекрестная энтропия, которая измеряет различие между предсказанными вероятностями классов и истинными метками классов. Перекрестная энтропия часто сочетается с функцией softmax, которая преобразует необработанный выход сети в вероятности.## Обучение CNNs Обучение CNNs включает в себя несколько ключевых шагов:

Подготовка данных для обучения

  • Аугментация данных: Для увеличения размера и разнообразия обучающего набора можно применять различные техники аугментации данных, такие как случайное обрезание, отражение, поворот и масштабирование.
  • Предварительная обработка и нормализация: Входные изображения часто предварительно обрабатываются путем вычитания среднего значения пикселя и нормализации значений пикселей до фиксированного диапазона (например, [0, 1] или [-1, 1]).

Алгоритмы оптимизации

  • Стохастический градиентный спуск (SGD): Самый базовый алгоритм оптимизации, который обновляет параметры в направлении отрицательного градиента функции потерь.
  • Adam: Адаптивный алгоритм оптимизации, который вычисляет индивидуальные скорости обучения для каждого параметра на основе первого и второго моментов градиентов.

Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры - это настройки, которые контролируют процесс обучения и архитектуру CNN. Некоторые важные гиперпараметры включают:

  • Скорость обучения: Размер шага, с которым обновляются параметры во время оптимизации.
  • Размер пакета: Количество примеров обучения, обрабатываемых за одну итерацию алгоритма оптимизации.
  • Количество эпох: Количество раз, когда весь обучающий набор проходит через сеть во время обучения.

Настройка гиперпараметров заключается в поиске оптимальной комбинации гиперпараметров, которая обеспечивает наилучшую производительность на валидационном наборе.

Перенос обучения и тонкая настройка

Перенос обучения - это техника, которая использует предварительно обученные модели CNN для решения новых задач с ограниченными данными для обучения. Предварительно обученная модель, которая уже изучила полезные признаки из большого набора данных (например, ImageNet), используется в качестве отправной точки. Модель можно тонко настроить, обучая только последние несколько слоев или всю сеть на новом наборе данных, специфичном для задачи.

Применения CNNs

CNNs успешно применяются к широкому спектру задач компьютерного зрения, включая.Вот перевод на русский язык:

  • Классификация изображений: Присвоение метки класса входному изображению, например, идентификация объектов, сцен или лиц.
  • Обнаружение объектов: Локализация и классификация нескольких объектов внутри изображения, часто с использованием ограничивающих рамок.
  • Семантическая сегментация: Присвоение метки класса каждому пикселю изображения, что позволяет точно определять границы объектов и понимать сцену.
  • Распознавание лиц: Идентификация или верификация личности на основе особенностей лица.
  • Анализ медицинских изображений: Обнаружение аномалий, сегментация анатомических структур и помощь в диагностике по медицинским изображениям, таким как рентгеновские снимки, КТ-сканы и МРТ.

Достижения и будущие направления

Область сверточных нейронных сетей (CNN) постоянно развивается, при этом предлагаются новые архитектуры и методы для улучшения производительности и эффективности. Некоторые последние разработки включают:

  • Механизмы внимания: Включение модулей внимания в CNN для фокусировки на наиболее релевантных частях входного изображения, что улучшает интерпретируемость и производительность.
  • Капсульные сети: Новая архитектура, направленная на сохранение иерархических пространственных отношений между признаками, что потенциально может привести к лучшей обобщаемости и устойчивости к вариациям входных данных.
  • Эффективные CNN для мобильных и встроенных устройств: Разработка компактных и вычислительно эффективных архитектур CNN, таких как MobileNet и ShuffleNet, для обеспечения развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами.
  • Обучение CNN без надзора и с частичным надзором: Использование больших объемов неразмеченных данных для обучения значимым представлениям, что снижает потребность в дорогостоящих размеченных данных.
  • Интеграция CNN с другими методами глубокого обучения: Комбинирование CNN с рекуррентными нейронными сетями (RNN) для задач, связанных с последовательными данными, или с генеративными состязательными сетями (GAN) для синтеза изображений и переноса стиля.

Заключение

Глубокие сверточные нейронные сети революционизировали область компьютерного зрения, позволяя машинам достигать уровня производительности, сравнимого с человеческим.Вот перевод на русский язык:

Сверточные нейронные сети (CNN) являются мощным инструментом для решения широкого спектра задач. Используя пространственную структуру изображений и обучая иерархические признаки, CNN стали доминирующим подходом для приложений, связанных с изображениями.

В этой статье мы исследовали архитектуру CNN, углубившись в технические детали операций свертки и объединения, обратного распространения, методов регуляризации и функций потерь. Мы также обсудили процесс обучения, включая подготовку данных, алгоритмы оптимизации, настройку гиперпараметров и перенос обучения.

Приложения CNN охватывают различные области, от классификации изображений и обнаружения объектов до распознавания лиц и анализа медицинских изображений. По мере развития этой области мы можем ожидать дальнейших улучшений в архитектурах CNN, эффективных реализациях, обучении без учителя и интеграции с другими методами глубокого обучения.

Несмотря на впечатляющий прогресс, достигнутый CNN, все еще существуют проблемы, которые необходимо решить, такие как повышение интерпретируемости, устойчивость к враждебным примерам и обучение на ограниченных размеченных данных. По мере того, как исследователи и практики продолжают расширять границы CNN, мы можем ожидать еще более впечатляющих прорывов в ближайшие годы, открывая новые возможности в компьютерном зрении и искусственном интеллекте.

Параллельная обработка в Python: руководство для начинающихЧто такое LoRA в ИИ?