💬 Что такое сверточные нейронные сети?

Что такое сверточные нейронные сети?

Что такое сверточные нейронные сети в глубоком обучении?

Сверточные нейронные сети используются в задачах компьютерного зрения, которые используют сверточные слои для извлечения признаков из входных данных.

Сверточные нейронные сети (CNN) — это класс глубоких нейронных сетей, обычно используемых в задачах компьютерного зрения, таких как распознавание изображений и видео, обнаружение объектов и сегментация изображений. 

Нейронные сети — это модели машинного обучения, состоящие из взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают информацию для принятия решений, в то время как глубокие нейронные сети имеют несколько скрытых слоев, которые позволяют им изучать сложные представления для различных задач. Оба они имитируют структуру и функции человеческого мозга. Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальные данные из мира.

Хотя распознавание изображений и видео включает в себя классификацию или распознавание объектов, сцен или действий на фотографиях или видео, обнаружение объектов включает в себя определение местоположения определенных вещей внутри изображения или видео. Сегментация изображения включает в себя разделение изображения на значимые сегменты или области для дальнейшего анализа или обработки.

CNN используют несколько сверточных слоев для автоматического извлечения признаков из входных данных. Входные данные подвергаются фильтрации с помощью сверточных слоев, а полученные карты объектов передаются в слои дальнейшей обработки. Сверточные слои являются строительными блоками CNN, которые выполняют операцию фильтрации и извлечения признаков из входных данных.

Фильтрация – это процесс свертки изображения с помощью фильтра для извлечения признаков, а извлечение признаков – это процесс определения соответствующих шаблонов или признаков из свернутых изображений. 

Уровни пула, которые уменьшают количество выходных данных сверточных слоев для снижения вычислительных затрат и увеличения способности сети обобщать новые входные данные, часто включаются в CNN в дополнение к сверточным слоям. Дополнительные типичные слои включают в себя слои нормализации, которые помогают уменьшить переоснащение и повысить производительность сети, а также полносвязные слои, которые используются для задач классификации или прогнозирования.

Многие приложения, такие как распознавание лиц, беспилотные автомобили, анализ медицинских изображений и обработка естественного языка (NLP), широко используют CNN. Они также использовались для достижения самых современных результатов в задачах классификации изображений, таких как задача ImageNet.

Как работают сверточные нейронные сети?

Сверточные нейронные сети работают, извлекая признаки из входных данных через сверточные слои и обучаясь классифицировать входные данные через полносвязные слои.

Шаги, связанные с работой сверточных нейронных сетей, включают следующее:

Вот иллюстрация того, как CNN будет классифицировать изображения кошек и собак:

CNN обучается с использованием набора помеченных изображений, при этом веса фильтров и полносвязных слоев корректируются во время обучения, чтобы минимизировать ошибку между предсказанными и фактическими метками. После обучения сверточная нейронная сеть может точно классифицировать новые, невидимые изображения кошек и собак.

Какие существуют типы сверточных нейронных сетей?

Существует несколько типов сверточных нейронных сетей, включая традиционные CNN, рекуррентные нейронные сети, полностью сверточные сети и сети пространственных преобразователей — среди прочих.

Традиционные CNN, также известные как “vanilla” CNN состоят из ряда сверточных слоев и слоев объединения, за которыми следуют один или несколько полносвязных слоев. Как уже упоминалось, каждый сверточный слой в этой сети выполняет серию сверток с набором обучаемых фильтров для извлечения признаков из входного изображения.

Архитектура Ленет-5, одна из первых эффективных СНС для распознавания рукописных цифр, иллюстрирует обычную СНС. Он имеет два набора сверточных слоев и слоев объединения, следующих за двумя полносвязными слоями. CNN’ эффективность в идентификации изображений доказала архитектура «Ленет-5», что также позволило более широко использовать их в задачах компьютерного зрения.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это тип нейронной сети, которая может обрабатывать последовательные данные, отслеживая контекст предыдущих входных данных. Рекуррентные нейронные сети могут обрабатывать входные данные различной длины и выдавать выходные данные в зависимости от предыдущих входных данных, в отличие от типичных нейронных сетей с прямой связью, которые обрабатывают входные данные только в фиксированном порядке.

Например, RNN можно использовать в действиях НЛП, таких как генерация текста или языковой перевод. Рекуррентную нейронную сеть можно обучить на парах предложений на двух разных языках, чтобы научиться переводить между ними. 

RNN обрабатывает предложения по одному, создавая выходное предложение в зависимости от входного предложения и предыдущего вывода на каждом шаге. RNN может производить правильные переводы даже для сложных текстов, поскольку она отслеживает прошлые входные и выходные данные.

Полностью сверточные сети (FCN) — это тип архитектуры нейронной сети, обычно используемый в задачах компьютерного зрения, таких как сегментация изображений, обнаружение объектов и классификация изображений. FCN можно обучать от начала до конца, используя обратное распространение для категоризации или сегментации изображений. 

Обратное распространение — это алгоритм обучения, который вычисляет градиенты функции потерь по отношению к весам нейронной сети. Способность модели машинного обучения предсказывать ожидаемый результат для заданного ввода измеряется функцией потерь.

FCN основаны исключительно на сверточных слоях, поскольку они не имеют полностью связанных слоев, что делает их более адаптируемыми и вычислительно эффективными, чем обычные сверточные нейронные сети. Сеть, которая принимает входное изображение и выводит местоположение и классификацию объектов на изображении, является примером FCN.

Сеть пространственного преобразователя (STN) используется в задачах компьютерного зрения для улучшения пространственной инвариантности признаков, изученных сетью. Способность нейронной сети распознавать закономерности или объекты на изображении независимо от их географического положения, ориентации или масштаба называется пространственной инвариантностью. 

Сеть, которая применяет изученное пространственное преобразование к входному изображению перед его дальнейшей обработкой, является примером STN. Преобразование можно использовать для выравнивания объектов на изображении, исправления искажения перспективы или выполнения других пространственных изменений для повышения производительности сети при выполнении конкретной задачи.

Преобразование относится к любой операции, которая каким-либо образом изменяет изображение, например поворот, масштабирование или обрезка. Выравнивание – это процесс, при котором объекты на изображении центрируются, ориентируются или располагаются согласованным и осмысленным образом. 

Когда объекты на изображении кажутся перекошенными или деформированными из-за угла или расстояния, с которого было снято изображение, возникает искажение перспективы. Применение к изображению нескольких математических преобразований, таких как аффинные преобразования, можно использовать для исправления искажения перспективы. Аффинные преобразования сохраняют параллельные линии и соотношения расстояний между точками для исправления искажения перспективы или других пространственных изменений изображения.

Пространственные изменения относятся к любым изменениям пространственной структуры изображения, таким как отражение, вращение или перемещение изображения. Эти изменения могут дополнить обучающие данные или решить определенные проблемы в задаче, такие как изменение освещения, контраста или фона.

Каковы преимущества CNN?

CNN предпочтительнее в задачах компьютерного зрения из-за их преимуществ, включая неизменность перевода, совместное использование параметров, иерархическое представление, устойчивость к изменениям и сквозное обучение.

Сверточные нейронные сети имеют ряд преимуществ, что делает их привлекательным выбором для различных задач компьютерного зрения. Одним из их основных преимуществ является трансляционная инвариантность, особенность CNN, которая позволяет им распознавать объекты на изображении независимо от их положения. Для этого используются сверточные слои путем применения фильтров к полному входному изображению, чтобы сеть могла изучать функции, которые не зависят от перевода.

Использование совместного использования параметров, при котором один и тот же набор параметров используется во всех областях входного изображения, является еще одним преимуществом CNN. В результате сеть имеет меньше параметров и может лучше обобщать новые данные, что крайне важно при работе с огромными наборами данных.

CNN также могут изучать иерархические представления входного изображения, при этом верхние слои изучают более сложные функции, такие как части объектов и формы, а нижние слои изучают более простые элементы, такие как края и текстуры. Для сложных задач, таких как обнаружение и сегментация объектов, эта иерархическая модель позволяет сети изучать характеристики на многих уровнях абстракции.

CNN подходят для реальных приложений, потому что они устойчивы к изменениям освещения, цвета и крошечным искажениям входного изображения. Наконец, сверточные нейронные сети можно обучать от начала до конца, что позволяет градиентному спуску одновременно оптимизировать все параметры сети для повышения производительности и более быстрой сходимости. Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, используемый для итеративной настройки параметров модели путем минимизации функции потерь в направлении отрицательного градиента. 

Каковы недостатки CNN?

У CNN есть недостатки, такие как длительное время обучения, потребность в больших наборах размеченных данных и подверженность переоснащению. Сложность сети также может повлиять на производительность. Тем не менее, CNN остаются широко используемым и эффективным инструментом компьютерного зрения, включая обнаружение и сегментацию объектов, несмотря на ограничения в задачах, требующих контекстуальных знаний, таких как НЛП.

У сверточных нейронных сетей есть несколько недостатков, которые могут затруднить их использование в некоторых приложениях машинного обучения. Например, обучение CNN может занять некоторое время, особенно для больших наборов данных, потому что CNN требует больших вычислительных ресурсов. Кроме того, создание архитектуры CNN может быть сложной задачей и требует тщательного понимания фундаментальных идей искусственных нейронных сетей.

Еще один недостаток заключается в том, что для эффективного обучения CNN требуется много размеченных данных. Это может быть серьезным ограничением в обстоятельствах, когда доступно мало данных. CNN также не всегда успешно справляются с задачами, требующими большего контекстуального знания, такими как НЛП, даже если они неплохо справляются с задачами распознавания изображений.

Количество и тип слоев, используемых при проектировании CNN, могут влиять на производительность. Например, добавление дополнительных слоев может повысить точность, но одновременно увеличить сложность сети и затраты на вычисления. Архитектуры CNN с глубоким обучением также уязвимы для переобучения, которое происходит, когда сеть становится чрезмерно специализированной для обучающих данных и плохо работает с новыми, необученными данными.

Несмотря на эти недостатки, CNN по-прежнему являются широко используемым и очень эффективным инструментом для алгоритмов глубокого обучения и машинного обучения в области искусственных нейронных сетей, включая сегментацию, обнаружение объектов и распознавание изображений. Тем не менее, CNN останутся ключевым игроком в компьютерном зрении.