AI & GPU
Cách hiểu dễ dàng Mạng Neural tích chập trong TensorFlow

Cách hiểu dễ dàng Mạng Neural tích chập trong TensorFlow

Xây dựng Mạng Neural tích chập với TensorFlow

I. Giới thiệu về Mạng Neural tích chập (CNNs)

A. Định nghĩa và các đặc điểm chính của CNNs

Mạng Neural tích chập (CNNs) là một loại kiến trúc học sâu được thiết kế chủ yếu để xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh và video. Khác với các mạng neural truyền thống, mạng CNNs tận dụng thông tin không gian và tương quan của dữ liệu đầu vào bằng cách áp dụng một loạt các lớp tích chập, lớp gộp và lớp kết nối đầy đủ.

Các đặc điểm chính của CNNs bao gồm:

  1. Kết nối cục bộ: Các nơ-ron trong một lớp tích chập chỉ kết nối với một vùng nhỏ trên lớp trước, được gọi là lĩnh vực nhận biết. Điều này cho phép mạng nắm bắt các đặc trưng và mẫu cục bộ trong dữ liệu đầu vào.
  2. Trọng số chia sẻ: Cùng một tập trọng số (bộ lọc) được áp dụng trên toàn bộ dữ liệu đầu vào, giúp giảm số lượng tham số và cải thiện hiệu suất của mô hình.
  3. Khái quát về dịch chuyển: Mạng CNN có khả năng phát hiện các đặc trưng tương tự bất kể vị trí của chúng trong dữ liệu đầu vào, làm cho mạng trở nên ổn định với các biến đổi không gian.
  4. Rút trích đặc trưng phân cấp: Các lớp tích chập học cách rút trích các đặc trưng ngày càng phức tạp, từ các đặc trưng cấp thấp như cạnh và hình dạng đến các đặc trưng cấp cao như các phần của đối tượng và khái niệm ngữ nghĩa.

B. So sánh với các mạng neural truyền thống

Các mạng neural truyền thống, còn được gọi là mạng hoàn toàn kết nối hay mạng dày đặc, xem dữ liệu đầu vào như một mảng phẳng của các điểm ảnh hoặc đặc trưng. Phương pháp này không hiệu quả trong việc bắt kết cấu không gian và mối quan hệ cục bộ inherent trong dữ liệu hình ảnh như hình ảnh. Trái lại, CNNs được thiết kế đặc biệt để tận dụng cấu trúc không gian của dữ liệu đầu vào bằng cách áp dụng một loạt các lớp tích chập và lớp gộp, giúp chúng học được biểu diễn hiệu quả và hiệu quả hơn cho các nhiệm vụ hình ảnh.

C. Ứng dụng của CNNs trong các lĩnh vực khác nhau

Mạng Neural tích chập đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:

  1. Phân loại hình ảnh: Phân loại hình ảnh vào các danh mục đã xác định trước (ví dụ: nhận dạng đối tượng, cảnh vật hoặc hoạt động).
  2. Phát hiện đối tượng: Xác định và định vị nhiều đối tượng trong một bức ảnh.
  3. Phân đoạn ngữ nghĩa: Gán một nhãn lớp cho mỗi điểm ảnh trong ảnh, cho phép hiểu theo từng pixel.
  4. Tạo hình ảnh mới: Tạo ra các hình ảnh mới dựa trên dữ liệu đầu vào hoặc biểu diễn đã học.
  5. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Áp dụng CNNs vào dữ liệu văn bản để thực hiện các nhiệm vụ như phân tích cảm xúc, phân loại văn bản và dịch máy.
  6. Hình ảnh y khoa: Phân tích hình ảnh y tế, chẳng hạn như X-quang, CT scan và MRI, để thực hiện các nhiệm vụ như chẩn đoán bệnh và phát hiện khối u.
  7. Xe tự hành: Sử dụng CNNs cho các nhiệm vụ nhận thức như phát hiện làn đường, nhận dạng biển báo giao thông và tránh vật cản.

II. TensorFlow: Một Framework Học Sâu Mạnh Mẽ

A. Tổng quan về TensorFlow

TensorFlow là một framework học sâu mã nguồn mở do nhóm Google Brain phát triển. Nó cung cấp một hệ sinh thái toàn diện để xây dựng và triển khai các mô hình học máy và học sâu, bao gồm hỗ trợ cho một loạt rộng các kiến trúc mạng neural, thuật toán tối ưu hóa và nền tảng triển khai.

Các tính năng chính của TensorFlow bao gồm:

  • Tính toán linh hoạt và hiệu quả: TensorFlow sử dụng một quá trình tính toán dựa trên đồ thị dữ liệu để biểu diễn và thực thi các phép tính, cho phép tối ưu hóa và tính toán song song hiệu quả.
  • Thực thi ngay lập tức: TensorFlow 2.x giới thiệu tính năng thực thi ngay lập tức, cho phép đánh giá ngay lập tức các phép tính, giúp dễ dàng gỡ lỗi và lặp lại mã của bạn.
  • Thư viện và mô hình được xây dựng sẵn đa dạng: TensorFlow cung cấp một bộ sưu tập đa dạng của các lớp và kiến trúc mô hình được xây dựng sẵn, chẳng hạn như các lớp tích chập, lớp tuần tự và lớp dựa trên sự chú ý, có thể dễ dàng tùy chỉnh và kết hợp.
  • Huấn luyện phân tán và có thể mở rộng: TensorFlow hỗ trợ huấn luyện phân tán trên nhiều thiết bị, bao gồm CPU, GPU và TPU, giúp huấn luyện hiệu quả các mô hình quy mô lớn.
  • Tính linh hoạt về triển khai: Các mô hình TensorFlow có thể triển khai trên nhiều nền tảng, bao gồm các thiết bị di động, trình duyệt web và môi trường đám mây, phù hợp cho nhiều ứng dụng thực tế.

B. Cài đặt và thiết lập

Để bắt đầu sử dụng TensorFlow, bạn cần cài đặt thư viện trên hệ thống của bạn. Quá trình cài đặt thay đổi tùy thuộc vào hệ điều hành của bạn và phiên bản TensorFlow bạn muốn sử dụng. Bạn có thể tìm thấy các hướng dẫn chi tiết cài đặt trên trang web chính thức của TensorFlow (https://www.tensorflow.org/install (opens in a new tab)).

Dưới đây là ví dụ về cách cài đặt TensorFlow bằng cách sử dụng pip, công cụ cài đặt gói Python:

# Cài đặt phiên bản CPU của TensorFlow
pip install tensorflow
 
# Cài đặt phiên bản GPU của TensorFlow (nếu bạn có GPU NVIDIA tương thích)
pip install tensorflow-gpu

Sau khi cài đặt TensorFlow, bạn có thể kiểm tra việc cài đặt bằng cách chạy mã Python sau:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

Điều này sẽ xuất phiên bản của TensorFlow đã được cài đặt.

C. Các tính năng và khả năng chính của TensorFlow

TensorFlow cung cấp một loạt các tính năng và khả năng giúp làm cho nó trở thành một framework học sâu mạnh mẽ. Một số tính năng chính bao gồm:

  1. Thực thi ngay lập tức: TensorFlow 2.x giới thiệu tính năng thực thi ngay lập tức, cho phép bạn viết và gỡ lỗi mã của mình theo cách tương tự như viết mã Python thông thường.
  2. Giao diện lập trình Keras: TensorFlow bao gồm giao diện lập trình Keras, một API mạng neural cấp cao cung cấp giao diện thân thiện với người dùng để xây dựng, huấn luyện và đánh giá các mô hình học sâu.
  3. Xây dựng mô hình linh hoạt: TensorFlow cho phép bạn xây dựng các mô hình tùy chỉnh bằng cách sử dụng API Lớp TensorFlow cấp thấp hoặc API Keras cấp cao, mang lại tính linh hoạt và kiểm soát về kiến trúc mô hình của bạn.
  4. Tính toán hiệu quả: TensorFlow sử dụng một quá trình tính toán dựa trên đồ thị dữ liệu để biểu diễn và thực thi phép tính, cho phép tối ưu hóa và tính toán đa luồng hiệu quả trên các mô hình của bạn.
  5. Huấn luyện đa phân phối: TensorFlow hỗ trợ huấn luyện phân phối trên nhiều thiết bị, bao gồm CPU, GPU và TPU, cho phép huấn luyện hiệu quả các mô hình quy mô lớn.
  6. Tính linh hoạt về triển khai: Các mô hình TensorFlow có thể triển khai trên nhiều nền tảng, bao gồm các thiết bị di động, trình duyệt web và môi trường đám mây, phù hợp cho nhiều ứng dụng thực tế.
  7. Thư viện và công cụ phong phú: TensorFlow cung cấp một hệ sinh thái phong phú của các thư viện và công cụ, chẳng hạn như TensorFlow Lite để triển khai trên di động, TensorFlow.js cho các ứng dụng dựa trên web và TensorFlow Serving để phục vụ mô hình.

III. Xây dựng một CNN với TensorFlow

A. Nhập các thư viện cần thiết

Để xây dựng một Mạng Neural tích chập bằng TensorFlow, bạn cần nhập các thư viện sau:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

Các thư viện này cung cấp các chức năng cần thiết để xây dựng, huấn luyện và đánh giá mô hình CNN của bạn.

B. Chuẩn bị tập dữ liệu

1. Tải về và tải dữ liệu

Trong ví dụ này, chúng ta sẽ sử dụng tập dữ liệu CIFAR-10, một tập dữ liệu phổ biến được sử dụng trong các nhiệm vụ phân loại hình ảnh. Tập dữ liệu CIFAR-10 bao gồm 60.000 ảnh màu 32x32 trong 10 lớp, mỗi lớp có 6.000 ảnh.

Bạn có thể tải tập dữ liệu CIFAR-10 bằng mã sau:

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()

Điều này sẽ tải về tập dữ liệu và chia thành các tập huấn luyện và kiểm tra.

2. Tiền xử lý ảnh

Trước khi đưa ảnh vào mô hình CNN, chúng ta cần tiền xử lý chúng. Công việc này thường bao gồm thay đổi kích thước, chuẩn hóa giá trị pixel và có thể áp dụng các biến đổi khác.

# Chuẩn hóa giá trị pixel trong khoảng [0, 1]
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

3. Chia tập dữ liệu thành các tập huấn luyện, xác nhận và kiểm tra

Thường được chia tập huấn luyện thành các tập huấn luyện và xác nhận để theo dõi hiệu suất của mô hình trong quá trình huấn luyện và điều chỉnh siêu tham số. Dưới đây là ví dụ về cách làm điều này:

from sklearn.model_selection import train_test_split
 
# Chia tập huấn luyện thành các tập huấn luyện và xác nhận
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

Bây giờ, bạn có các tập dữ liệu sau:

  • x_train, y_train: Tập huấn luyện
  • x_val, y_val: Tập xác nhận
  • x_test, y_test: Tập kiểm tra

C. Xác định kiến trúc CNN

1. Các lớp tích chập

Điểm mấu chốt của Mạng Neural tích chập là lớp tích chập, áp dụng một tập học được của bộ lọc (hoặc nhân) trên ảnh đầu vào. Phép tính tích chập trích xuất các đặc trưng cục bộ, chẳng hạn như cạnh, hình dạng và kết cấu, từ đầu vào.

Dưới đây là ví dụ về cách xác định một lớp tích chập trong TensorFlow:

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

Trong ví dụ này, lớp tích chập đầu tiên có 32 bộ lọc, mỗi bộ lọc có kích thước 3x3 pixels. Hàm kích hoạt 'relu' được sử dụng và 'same' padding đảm bảo rằng bản đồ đặc trưng đầu ra có cùng kích thước không gian như đầu vào. Tham số input_shape Xác định kích thước của các ảnh đầu vào (32x32 pixel với 3 kênh màu).Sau lớp tích chập, một lớp max pooling được thêm vào để giảm kích thước đặc trưng, giảm số chiều không gian và số lượng tham số.

2. Các lớp fully connected

Sau các lớp tích chập và max pooling, các bản đồ đặc trưng được làm phẳng thành một vector 1D và được đưa vào một hoặc nhiều lớp fully connected (dense). Các lớp này học các biểu diễn ở mức cao hơn và thực hiện phân loại cuối cùng.

model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

Trong ví dụ này, các bản đồ đặc trưng được làm phẳng được chuyển qua một lớp fully connected với 128 đơn vị và chức năng kích hoạt ReLU, sau đó là một lớp đầu ra với 10 đơn vị (một cho mỗi lớp) và chức năng kích hoạt softmax.

3. Tóm tắt mô hình và hiển thị tham số

Bạn có thể in ra một bảng tóm tắt về kiến trúc mô hình và hiển thị số lượng tham số trong mỗi lớp:

model.summary()

Điều này sẽ hiển thị một bảng hiển thị chi tiết về mỗi lớp, bao gồm số lượng tham số và hình dạng đầu ra.

D. Biên dịch mô hình CNN

Trước khi huấn luyện mô hình, bạn cần biên dịch nó bằng cách chỉ định hàm mất mát, bộ tối ưu và các chỉ số đánh giá.

model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng tôi sử dụng bộ tối ưu Adam với tỷ lệ học 0.001, hàm mất mát categorical cross-entropy và chỉ số độ chính xác để đánh giá hiệu suất của mô hình.

E. Huấn luyện mô hình CNN

Để huấn luyện mô hình CNN, bạn có thể sử dụng phương thức fit() được cung cấp bởi Keras API. Phương thức này lấy dữ liệu huấn luyện và validation làm đầu vào và huấn luyện mô hình trong một số epochs nhất định.

history = model.fit(x_train, y_train,
                    epochs=20,
                    batch_size=32,
                    validation_data=(x_val, y_val))

Ở đây, chúng tôi huấn luyện mô hình trong 20 epochs với kích thước lô 32. Tham số validation_data cho phép mô hình được đánh giá trên tập validation trong quá trình huấn luyện.

Phương thức fit() trả về một đối tượng History, chứa thông tin về quá trình huấn luyện, như mất mát và độ chính xác huấn luyện và validation cho mỗi epoch.

Bạn cũng có thể lưu mô hình đã được huấn luyện để sử dụng sau này:

model.save('cifar10_cnn_model.h5')

Điều này sẽ lưu kiến trúc mô hình và trọng số vào file 'cifar10_cnn_model.h5'.

F. Đánh giá mô hình CNN

Sau khi huấn luyện mô hình, bạn có thể đánh giá hiệu suất của nó trên tập kiểm tra bằng cách sử dụng phương thức evaluate():

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Độ chính xác kiểm tra:', test_acc)

Điều này sẽ hiển thị mất mát kiểm tra và độ chính xác kiểm tra, giúp bạn có một cái nhìn về cách mô hình hiệu quả với dữ liệu chưa nhìn thấy trước đó.

Bạn cũng có thể hiển thị đồ thị huấn luyện và validation để hiểu rõ hơn về hiệu suất của mô hình trong quá trình huấn luyện:

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.figure(figsizeTrong ví dụ này, chúng ta trước tiên tải mô hình VGG16 được huấn luyện trước, mô hình này đã được huấn luyện trên tập dữ liệu ImageNet. Sau đó, chúng ta đóng băng trọng số của mô hình được huấn luyện trước, điều này có nghĩa là trọng số sẽ không được cập nhật trong quá trình huấn luyện.
 
Tiếp theo, chúng ta thêm các lớp mới lên đầu của mô hình được huấn luyện trước, bao gồm một lớp làm phẳng (flatten layer), một lớp fully connected với 256 đơn vị và kích hoạt ReLU, và một lớp fully connected cuối cùng với 10 đơn vị và kích hoạt softmax (cho một bài toán phân loại 10 lớp).
 
Cuối cùng, chúng ta biên dịch mô hình với bộ tối ưu hóa Adam và hàm mất mát categorical cross-entropy, và huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu hình ảnh mới.
 
## Kết luận
 
Trong hướng dẫn này, chúng ta đã đề cập đến một số khái niệm chính và kỹ thuật trong deep learning, bao gồm mạng neural tích chập (CNNs), mạng neural tái phát (RNNs), và long short-term memory (LSTMs). Chúng ta cũng đã thảo luận về việc sử dụng transfer learning, một công cụ mạnh mẽ để tận dụng mô hình được huấn luyện trước để giải quyết các vấn đề mới.
 
Trong suốt hướng dẫn, chúng tôi đã cung cấp các ví dụ cụ thể và đoạn code để minh họa các khái niệm chúng tôi đã đề cập. Bằng cách làm việc thông qua những ví dụ này, bạn sẽ có hiểu biết tốt hơn về cách áp dụng các kỹ thuật deep learning vào các vấn đề và dữ liệu của riêng bạn.
 
Khi bạn tiếp tục khám phá và thử nghiệm deep learning, hãy nhớ rằng đây là một lĩnh vực đang phát triển và tiến hóa nhanh chóng, với các kỹ thuật và kiến trúc mới được phát triển liên tục. Hãy luôn tò mò, tiếp tục học tập, và đừng sợ thử những điều mới mẻ - đó là cách tốt nhất để đẩy ranh giới về những gì có thể làm được với deep learning.
Cách chọn GPU NVIDIA tốt nhất cho Deep LearningCách Thiết Lập Một Cấu Hình Máy Học Sâu Một Cách Dễ Dàng