Yleiskatsaus Suosittuihin CNN-malleihin
Konvoluutiohermoverkot (CNN:t) ovat kehittyneet merkittävästi, ja erilaiset arkkitehtuurit ovat parantaneet tarkkuutta, tehokkuutta ja skaalautuvuutta. Tässä luvussa tarkastellaan viittä keskeistä CNN-mallia, jotka ovat muokanneet syväoppimista: LeNet, AlexNet, VGGNet, ResNet ja InceptionNet.
LeNet: CNN-verkkojen perusta
Yksi ensimmäisistä konvoluutiohermoverkkojen arkkitehtuureista, jonka Yann LeCun esitteli vuonna 1998 käsinkirjoitettujen numeroiden tunnistamiseen. Se loi perustan nykyaikaisille CNN-verkoille tuomalla käyttöön keskeiset komponentit, kuten konvoluutiot, poolauskerrokset ja täysin yhdistetyt kerrokset. Lisätietoja mallista löytyy dokumentaatiosta.
Keskeiset arkkitehtuuripiirteet
AlexNet: Syväoppimisen läpimurto
Merkittävä CNN-arkkitehtuuri, joka voitti vuoden 2012 ImageNet-kilpailun. AlexNet osoitti, että syvät konvoluutioverkot voivat huomattavasti ylittää perinteiset koneoppimismenetelmät laajamittaisessa kuvien luokittelussa. Se toi mukanaan innovaatioita, joista tuli vakiintuneita nykyaikaisessa syväoppimisessa. Lisätietoja mallista löytyy dokumentaatiosta.
Keskeiset arkkitehtuuripiirteet
VGGNet: Syvemmät verkot yhtenäisillä suodattimilla
Visual Geometry Groupin (Oxford) kehittämä VGGNet korosti syvyyttä ja yksinkertaisuutta käyttämällä yhtenäisiä 3×3 konvoluutiosuodattimia. Malli osoitti, että pienten suodattimien pinoaminen syviin verkkoihin voi merkittävästi parantaa suorituskykyä, mikä johti laajasti käytettyihin versioihin kuten VGG-16 ja VGG-19. Lisätietoja mallista löytyy dokumentaatiosta.
Keskeiset arkkitehtuuripiirteet
ResNet: Syvyyden ongelman ratkaisu
ResNet (Residual Networks), jonka Microsoft esitteli vuonna 2015, ratkaisi katoavan gradientin ongelman, joka ilmenee erittäin syviä verkkoja koulutettaessa. Perinteiset syvät verkot kohtaavat haasteita koulutustehokkuudessa ja suorituskyvyn heikkenemisessä, mutta ResNet ratkaisi tämän ongelman ohitusyhteyksillä (residual learning). Nämä oikopolut mahdollistavat tiedon kulkemisen tiettyjen kerrosten ohi, varmistaen gradienttien tehokkaan etenemisen. ResNet-arkkitehtuurit, kuten ResNet-50 ja ResNet-101, mahdollistivat satojen kerrosten verkkojen kouluttamisen, mikä paransi merkittävästi kuvien luokittelun tarkkuutta. Lisätietoja mallista löytyy dokumentaatiosta.
Keskeiset arkkitehtuuripiirteet
InceptionNet: Monitasoisten piirteiden erottelu
InceptionNet (tunnetaan myös nimellä GoogLeNet) perustuu inception-moduuliin muodostaen syvän mutta tehokkaan arkkitehtuurin. Peräkkäisten kerrosten pinoamisen sijaan InceptionNet hyödyntää rinnakkaisia polkuja piirteiden erotteluun eri tasoilla. Lisätietoja mallista löytyy dokumentaatiosta.
Keskeisiä optimointeja ovat:
- Faktoroidut konvoluutiot laskennallisen kuorman pienentämiseksi;
- Apu-luokittelijat välikerroksissa parantamaan oppimisen vakautta;
- Globaali keskiarvopoolaus täysin kytkettyjen kerrosten sijaan, mikä vähentää parametrien määrää suorituskyvyn säilyessä.
Tämän rakenteen ansiosta InceptionNet voi olla syvempi kuin aiemmat CNN:t, kuten VGG, ilman merkittävää laskennallisen vaatimuksen kasvua.
Keskeiset arkkitehtuurin ominaisuudet
Inception-moduuli
Inception-moduuli on InceptionNet-verkon ydinosa, joka on suunniteltu tehokkaaseen piirteiden tunnistamiseen useilla eri mittakaavoilla. Yhden konvoluution sijaan moduuli käsittelee syötteen rinnakkain useilla suodinkoolla (1×1, 3×3, 5×5). Tämä mahdollistaa sekä pienten yksityiskohtien että suurten kuvioiden tunnistamisen kuvasta.
Laskennallisen tehon vähentämiseksi käytetään 1×1 convolutions ennen suurempia suotimia. Näillä vähennetään syötekanavien määrää, mikä tekee verkosta tehokkaamman. Lisäksi maksimipoolauskerrokset moduulissa auttavat säilyttämään olennaiset piirteet ja hallitsemaan ulottuvuuksia.
Esimerkki
Tarkastellaan esimerkkiä, joka havainnollistaa, kuinka ulottuvuuksien vähentäminen pienentää laskennallista kuormitusta. Oletetaan, että meidän täytyy konvoloida 28 × 28 × 192 input feature maps käyttäen 5 × 5 × 32 filters. Tämä operaatio vaatii noin 120,42 miljoonaa laskutoimitusta.
Number of operations = (2828192) * (5532) = 120,422,400 operations
Suoritetaan laskelmat uudelleen, mutta tällä kertaa asetetaan 1×1 convolutional layer ennen kuin sovelletaan 5×5 convolution samoihin syöteominaisuuskarttoihin.
Number of operations for 1x1 convolution = (2828192) * (1116) = 2,408,448 operations
Number of operations for 5x5 convolution = (282816) * (5532) = 10,035,200 operations
Total number of operations 2,408,448 + 10,035,200 = 12,443,648 operations
Jokainen näistä CNN-arkkitehtuureista on ollut keskeisessä roolissa tietokonenäön kehityksessä, vaikuttaen sovelluksiin kuten terveydenhuolto, autonomiset järjestelmät, turvallisuus ja reaaliaikainen kuvankäsittely. LeNetin perustavanlaatuisista periaatteista InceptionNetin moniskaalaiseen piirre-etsintään nämä mallit ovat jatkuvasti vieneet syväoppimisen rajoja eteenpäin, luoden pohjan entistä kehittyneemmille arkkitehtuureille tulevaisuudessa.
1. Mikä oli ResNetin ensisijainen innovaatio, joka mahdollisti erittäin syvien verkkojen kouluttamisen?
2. Miten InceptionNet parantaa laskennallista tehokkuutta verrattuna perinteisiin CNN-malleihin?
3. Mikä CNN-arkkitehtuuri esitteli ensimmäisenä käsitteen käyttää pieniä 3×3 konvoluutiosuodattimia koko verkossa?
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Yleiskatsaus Suosittuihin CNN-malleihin
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Konvoluutiohermoverkot (CNN:t) ovat kehittyneet merkittävästi, ja erilaiset arkkitehtuurit ovat parantaneet tarkkuutta, tehokkuutta ja skaalautuvuutta. Tässä luvussa tarkastellaan viittä keskeistä CNN-mallia, jotka ovat muokanneet syväoppimista: LeNet, AlexNet, VGGNet, ResNet ja InceptionNet.
LeNet: CNN-verkkojen perusta
Yksi ensimmäisistä konvoluutiohermoverkkojen arkkitehtuureista, jonka Yann LeCun esitteli vuonna 1998 käsinkirjoitettujen numeroiden tunnistamiseen. Se loi perustan nykyaikaisille CNN-verkoille tuomalla käyttöön keskeiset komponentit, kuten konvoluutiot, poolauskerrokset ja täysin yhdistetyt kerrokset. Lisätietoja mallista löytyy dokumentaatiosta.
Keskeiset arkkitehtuuripiirteet
AlexNet: Syväoppimisen läpimurto
Merkittävä CNN-arkkitehtuuri, joka voitti vuoden 2012 ImageNet-kilpailun. AlexNet osoitti, että syvät konvoluutioverkot voivat huomattavasti ylittää perinteiset koneoppimismenetelmät laajamittaisessa kuvien luokittelussa. Se toi mukanaan innovaatioita, joista tuli vakiintuneita nykyaikaisessa syväoppimisessa. Lisätietoja mallista löytyy dokumentaatiosta.
Keskeiset arkkitehtuuripiirteet
VGGNet: Syvemmät verkot yhtenäisillä suodattimilla
Visual Geometry Groupin (Oxford) kehittämä VGGNet korosti syvyyttä ja yksinkertaisuutta käyttämällä yhtenäisiä 3×3 konvoluutiosuodattimia. Malli osoitti, että pienten suodattimien pinoaminen syviin verkkoihin voi merkittävästi parantaa suorituskykyä, mikä johti laajasti käytettyihin versioihin kuten VGG-16 ja VGG-19. Lisätietoja mallista löytyy dokumentaatiosta.
Keskeiset arkkitehtuuripiirteet
ResNet: Syvyyden ongelman ratkaisu
ResNet (Residual Networks), jonka Microsoft esitteli vuonna 2015, ratkaisi katoavan gradientin ongelman, joka ilmenee erittäin syviä verkkoja koulutettaessa. Perinteiset syvät verkot kohtaavat haasteita koulutustehokkuudessa ja suorituskyvyn heikkenemisessä, mutta ResNet ratkaisi tämän ongelman ohitusyhteyksillä (residual learning). Nämä oikopolut mahdollistavat tiedon kulkemisen tiettyjen kerrosten ohi, varmistaen gradienttien tehokkaan etenemisen. ResNet-arkkitehtuurit, kuten ResNet-50 ja ResNet-101, mahdollistivat satojen kerrosten verkkojen kouluttamisen, mikä paransi merkittävästi kuvien luokittelun tarkkuutta. Lisätietoja mallista löytyy dokumentaatiosta.
Keskeiset arkkitehtuuripiirteet
InceptionNet: Monitasoisten piirteiden erottelu
InceptionNet (tunnetaan myös nimellä GoogLeNet) perustuu inception-moduuliin muodostaen syvän mutta tehokkaan arkkitehtuurin. Peräkkäisten kerrosten pinoamisen sijaan InceptionNet hyödyntää rinnakkaisia polkuja piirteiden erotteluun eri tasoilla. Lisätietoja mallista löytyy dokumentaatiosta.
Keskeisiä optimointeja ovat:
- Faktoroidut konvoluutiot laskennallisen kuorman pienentämiseksi;
- Apu-luokittelijat välikerroksissa parantamaan oppimisen vakautta;
- Globaali keskiarvopoolaus täysin kytkettyjen kerrosten sijaan, mikä vähentää parametrien määrää suorituskyvyn säilyessä.
Tämän rakenteen ansiosta InceptionNet voi olla syvempi kuin aiemmat CNN:t, kuten VGG, ilman merkittävää laskennallisen vaatimuksen kasvua.
Keskeiset arkkitehtuurin ominaisuudet
Inception-moduuli
Inception-moduuli on InceptionNet-verkon ydinosa, joka on suunniteltu tehokkaaseen piirteiden tunnistamiseen useilla eri mittakaavoilla. Yhden konvoluution sijaan moduuli käsittelee syötteen rinnakkain useilla suodinkoolla (1×1, 3×3, 5×5). Tämä mahdollistaa sekä pienten yksityiskohtien että suurten kuvioiden tunnistamisen kuvasta.
Laskennallisen tehon vähentämiseksi käytetään 1×1 convolutions ennen suurempia suotimia. Näillä vähennetään syötekanavien määrää, mikä tekee verkosta tehokkaamman. Lisäksi maksimipoolauskerrokset moduulissa auttavat säilyttämään olennaiset piirteet ja hallitsemaan ulottuvuuksia.
Esimerkki
Tarkastellaan esimerkkiä, joka havainnollistaa, kuinka ulottuvuuksien vähentäminen pienentää laskennallista kuormitusta. Oletetaan, että meidän täytyy konvoloida 28 × 28 × 192 input feature maps käyttäen 5 × 5 × 32 filters. Tämä operaatio vaatii noin 120,42 miljoonaa laskutoimitusta.
Number of operations = (2828192) * (5532) = 120,422,400 operations
Suoritetaan laskelmat uudelleen, mutta tällä kertaa asetetaan 1×1 convolutional layer ennen kuin sovelletaan 5×5 convolution samoihin syöteominaisuuskarttoihin.
Number of operations for 1x1 convolution = (2828192) * (1116) = 2,408,448 operations
Number of operations for 5x5 convolution = (282816) * (5532) = 10,035,200 operations
Total number of operations 2,408,448 + 10,035,200 = 12,443,648 operations
Jokainen näistä CNN-arkkitehtuureista on ollut keskeisessä roolissa tietokonenäön kehityksessä, vaikuttaen sovelluksiin kuten terveydenhuolto, autonomiset järjestelmät, turvallisuus ja reaaliaikainen kuvankäsittely. LeNetin perustavanlaatuisista periaatteista InceptionNetin moniskaalaiseen piirre-etsintään nämä mallit ovat jatkuvasti vieneet syväoppimisen rajoja eteenpäin, luoden pohjan entistä kehittyneemmille arkkitehtuureille tulevaisuudessa.
1. Mikä oli ResNetin ensisijainen innovaatio, joka mahdollisti erittäin syvien verkkojen kouluttamisen?
2. Miten InceptionNet parantaa laskennallista tehokkuutta verrattuna perinteisiin CNN-malleihin?
3. Mikä CNN-arkkitehtuuri esitteli ensimmäisenä käsitteen käyttää pieniä 3×3 konvoluutiosuodattimia koko verkossa?
Kiitos palautteestasi!
