Was sind die Nachteile von CNNs?

CNNs haben Nachteile wie lange Trainingszeiten, die Notwendigkeit großer markierter Datensätze und die Anfälligkeit für Überanpassung. Die Netzwerkkomplexität kann sich auch auf die Leistung auswirken. CNNs bleiben jedoch ein weit verbreitetes und effektives Werkzeug in der Computervision, einschließlich der Objekterkennung und -segmentierung, trotz Einschränkungen bei Aufgaben, die Kontextwissen erfordern, wie NLP.

Faltungsneuronale Netze haben mehrere Nachteile, die ihren Einsatz in einigen Anwendungen des maschinellen Lernens erschweren können. Beispielsweise kann das Training eines CNN eine Weile dauern, insbesondere bei großen Datensätzen, da CNNs rechenintensiv sind. Darüber hinaus kann die Erstellung der CNN-Architektur eine Herausforderung sein und erfordert ein gründliches Verständnis der grundlegenden Ideen künstlicher neuronaler Netze.

Ein weiterer Nachteil ist, dass CNNs viele gekennzeichnete Daten benötigen, um effektiv trainiert zu werden. Dies kann unter Umständen mit wenigen verfügbaren Daten eine ernsthafte Einschränkung darstellen. CNNs sind auch bei Aufgaben, die mehr Kontextwissen erfordern, wie z. B. NLP, nicht immer erfolgreich, selbst wenn sie bei Bilderkennungsaufgaben recht gut sind.

Anzahl und Art der im CNN-Design verwendeten Schichten können sich auf die Leistung auswirken. So kann das Hinzufügen weiterer Schichten zwar die Genauigkeit verbessern, gleichzeitig aber die Netzwerkkomplexität und die Rechenkosten erhöhen. Deep-Learning-CNN-Architekturen sind außerdem anfällig für Überanpassung, die auftritt, wenn sich ein Netzwerk zu sehr auf die Trainingsdaten spezialisiert und bei neuen, untrainierten Daten eine schlechte Leistung erbringt.

Trotz dieser Nachteile sind CNNs immer noch ein weit verbreitetes und sehr effektives Werkzeug für Deep Learning und Machine Learning-Algorithmen im Bereich künstlicher neuronaler Netze, einschließlich Segmentierung, Objekterkennung und Bilderkennung. Dennoch werden CNNs auch weiterhin eine Schlüsselrolle in der Computer Vision spielen.

Was sind die Vorteile von CNNs?

CNNs werden aufgrund ihrer Vorteile bei Computer Vision-Aufgaben bevorzugt eingesetzt. Dazu zählen Übersetzungsinvarianz, gemeinsame Nutzung von Parametern, hierarchische Darstellungen, Widerstandsfähigkeit gegenüber Änderungen und End-to-End-Training.

Faltungsneuronale Netze haben mehrere Vorteile, die sie zu einer attraktiven Wahl für verschiedene Computer Vision-Aufgaben machen. Einer ihrer Hauptvorteile ist die Translationsinvarianz, eine Funktion von CNNs, die es ihnen ermöglicht, Objekte in einem Bild unabhängig von ihrer Position zu erkennen. Faltungsschichten werden verwendet, um dies zu erreichen, indem Filter auf das gesamte Eingabebild angewendet werden, sodass das Netzwerk translationsinvariante Merkmale erlernen kann.

Ein weiterer Vorteil von CNNs ist die Verwendung von Parameter-Sharing, bei dem derselbe Parametersatz für alle Bereiche des Eingabebildes verwendet wird. Dadurch verfügt das Netzwerk über weniger Parameter und kann neue Daten besser verallgemeinern, was bei der Arbeit mit riesigen Datensätzen von entscheidender Bedeutung ist.

CNNs können auch hierarchische Darstellungen des Eingabebildes lernen, wobei die oberen Schichten kompliziertere Merkmale wie Objektteile und Formen lernen, während die unteren Schichten einfachere Elemente wie Kanten und Texturen lernen. Bei anspruchsvollen Aufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung ermöglicht dieses hierarchische Modell dem Netzwerk, Merkmale auf vielen Abstraktionsebenen zu lernen.

CNNs eignen sich für reale Anwendungen, da sie unempfindlich gegenüber Änderungen der Beleuchtung, Farbe und winzigen Verzerrungen im Eingabebild sind. Schließlich können Convolutional Neural Networks durchgängig trainiert werden, sodass durch Gradientenabstieg alle Parameter des Netzwerks gleichzeitig hinsichtlich Leistung und schnellerer Konvergenz optimiert werden können. Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, mit dem Modellparameter iterativ angepasst werden, indem die Verlustfunktion in Richtung des negativen Gradienten minimiert wird.

Welche Arten von faltenden neuronalen Netzwerken gibt es?

Es gibt verschiedene Arten von Convolutional Neural Networks, darunter traditionelle CNNs, rekurrierende neuronale Netzwerke, vollständig Convolutional Networks und Spatial Transformer Networks – um nur einige zu nennen.

Herkömmliche CNNs

Herkömmliche CNNs, auch als „Vanilla“-CNNs bekannt, bestehen aus einer Reihe von Faltungs- und Pooling-Schichten, gefolgt von einer oder mehreren vollständig verbundenen Schichten. Wie erwähnt, führt jede Faltungsschicht in diesem Netzwerk eine Reihe von Faltungen mit einer Sammlung lernbarer Filter aus, um Merkmale aus dem Eingabebild zu extrahieren.

Die Lenet-5-Architektur, eines der ersten effektiven CNNs zur Erkennung handschriftlicher Ziffern, stellt ein konventionelles CNN dar. Es verfügt über zwei Sätze von Faltungs- und Pooling-Schichten, die auf zwei vollständig verbundene Schichten folgen. Die Effizienz von CNNs bei der Bilderkennung wurde durch die Lenet-5-Architektur bewiesen, was auch zu ihrer breiteren Verwendung in Computer Vision-Aufgaben führte.

Rekurrierende neuronale Netze

Rekurrente neuronale Netze (RNNs) sind eine Art neuronales Netz, das sequenzielle Daten verarbeiten kann, indem es den Kontext vorheriger Eingaben verfolgt. Rekurrente neuronale Netze können Eingaben unterschiedlicher Länge verarbeiten und Ausgaben abhängig von den vorherigen Eingaben erzeugen, im Gegensatz zu typischen Feedforward-neuronalen Netzen, die Eingabedaten nur in einer festen Reihenfolge verarbeiten.

Beispielsweise können RNNs in NLP-Aktivitäten wie der Textgenerierung oder Sprachübersetzung genutzt werden. Ein rekurrierendes neuronales Netzwerk kann anhand von Satzpaaren in zwei verschiedenen Sprachen trainiert werden, um das Übersetzen zwischen den beiden Sprachen zu lernen.

Das RNN verarbeitet Sätze nacheinander und erzeugt in jedem Schritt einen Ausgabesatz, der vom Eingabesatz und der vorhergehenden Ausgabe abhängt. Das RNN kann auch für komplexe Texte korrekte Übersetzungen erstellen, da es vergangene Eingaben und Ausgaben verfolgt.

Vollständig gefaltete Netzwerke

Vollständig faltende Netzwerke (FCNs) sind eine Art neuronale Netzwerkarchitektur, die häufig in Computer Vision-Aufgaben wie Bildsegmentierung, Objekterkennung und Bildklassifizierung verwendet wird. FCNs können mithilfe von Backpropagation durchgängig trainiert werden, um Bilder zu kategorisieren oder zu segmentieren.

Backpropagation ist ein Trainingsalgorithmus, der die Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte eines neuronalen Netzwerks berechnet. Die Fähigkeit eines maschinellen Lernmodells, die erwartete Ausgabe für eine gegebene Eingabe vorherzusagen, wird anhand einer Verlustfunktion gemessen.

FCNs basieren ausschließlich auf Faltungsschichten, da sie keine vollständig verbundenen Schichten haben, was sie anpassungsfähiger und rechnerisch effizienter macht als herkömmliche Faltungsneuronale Netze. Ein Beispiel für ein FCN ist ein Netz, das ein Eingabebild akzeptiert und die Position und Klassifizierung von Objekten im Bild ausgibt.

Räumliches Transformatornetzwerk

Ein Spatial Transformer Network (STN) wird bei Computer Vision-Aufgaben verwendet, um die räumliche Invarianz der vom Netzwerk erlernten Merkmale zu verbessern. Die Fähigkeit eines neuronalen Netzwerks, Muster oder Objekte in einem Bild unabhängig von ihrem geografischen Standort, ihrer Ausrichtung oder ihrem Maßstab zu erkennen, wird als räumliche Invarianz bezeichnet.

Ein Beispiel für ein STN ist ein Netzwerk, das eine erlernte räumliche Transformation auf ein Eingabebild anwendet, bevor es weiterverarbeitet wird. Die Transformation könnte verwendet werden, um Objekte im Bild auszurichten, perspektivische Verzerrungen zu korrigieren oder andere räumliche Änderungen vorzunehmen, um die Leistung des Netzwerks bei einer bestimmten Aufgabe zu verbessern.

Unter Transformation versteht man jeden Vorgang, bei dem ein Bild in irgendeiner Weise verändert wird, beispielsweise durch Drehen, Skalieren oder Zuschneiden. Unter Ausrichtung versteht man den Vorgang, bei dem sichergestellt wird, dass Objekte in einem Bild einheitlich und sinnvoll zentriert, ausgerichtet oder positioniert sind.

Wenn Objekte in einem Bild aufgrund des Aufnahmewinkels oder -abstands verzerrt oder verformt erscheinen, liegt eine perspektivische Verzerrung vor. Die Anwendung verschiedener mathematischer Transformationen auf das Bild, z. B. affine Transformationen, kann zur Korrektur der perspektivischen Verzerrung verwendet werden. Bei affinen Transformationen bleiben parallele Linien und Abstandsverhältnisse zwischen Punkten erhalten, um die perspektivische Verzerrung oder andere räumliche Änderungen in einem Bild zu korrigieren.

Räumliche Änderungen beziehen sich auf alle Änderungen an der räumlichen Struktur eines Bildes, wie z. B. das Spiegeln, Drehen oder Verschieben des Bildes. Diese Änderungen können die Trainingsdaten ergänzen oder bestimmte Herausforderungen der Aufgabe angehen, wie z. B. Beleuchtung, Kontrast oder Hintergrundvariationen.

Wie funktionieren Convolutional Neural Networks?

Faltungsneuronale Netzwerke funktionieren, indem sie durch Faltungsschichten Merkmale aus Eingabedaten extrahieren und lernen, die Eingabedaten durch vollständig verbundene Schichten zu klassifizieren.

Die Funktionsweise von Convolutional Neural Networks umfasst die folgenden Schritte:

• Eingabeebene: Die Eingabeebene – die erste Ebene in einem CNN – verwendet Rohdaten wie ein Bild oder ein Video als Eingabe und sendet sie zur Verarbeitung an die nächste Ebene.

• Faltungsschicht: Die Merkmalsextraktion findet in der Faltungsschicht statt. Diese Schicht wendet eine Sammlung von Filtern oder Kerneln an, um Merkmale wie Kanten, Ecken und Formen aus den Eingabedaten zu extrahieren.

• ReLU-Schicht: Um der Ausgabe Nichtlinearität zu verleihen und die Leistung des Netzwerks zu verbessern, wird häufig nach jeder Faltungsschicht eine Aktivierungsfunktion für eine Rectified Linear Unit (ReLU) implementiert. ReLU gibt die Eingabe direkt aus, wenn sie positiv ist, und gibt Null aus, wenn sie negativ ist.

• Pooling-Schicht: Die Feature-Maps der Faltungsschicht werden mit einer Pooling-Schicht gebildet, die ihre Dimensionalität reduziert. Max-Pooling ist eine häufig verwendete Technik, bei der der Maximalwert in jedem Patch der Feature-Map als Ausgabe verwendet wird.

• Vollständig verbundene Schicht: Die vollständig verbundene Schicht nimmt die abgeflachte Ausgabe der Pooling-Schicht und wendet eine Reihe von Gewichten an, um die endgültige Ausgabe zu erzeugen, die für Klassifizierungs- oder Vorhersageaufgaben verwendet werden kann.

Hier ist ein Beispiel, wie CNN Bilder von Katzen und Hunden kategorisieren würde:

• Schritt 1: Die Eingabeebene empfängt 3-Kanal-Bilder (RGB) eines Hundes oder einer Katze und andere Rohbilddaten. 3-Kanal (RGB) ist ein Standardformat zur Darstellung von Farbbildern in neuronalen Netzwerken, wobei jedes Pixel durch drei Werte dargestellt wird, die die Intensität der roten, grünen und blauen Farbkanäle darstellen.

• Schritt 2: Die Faltungsschicht wendet eine Reihe von Filtern auf das Eingabebild an, um Merkmale wie Kanten, Ecken und Formen zu extrahieren.

• Schritt 3: Die Ausgabe der Faltungsschicht wird aufgrund der ReLU-Schicht nichtlinear.

• Schritt 4: Indem die Pooling-Schicht den Maximalwert in jedem Feature-Map-Patch übernimmt, verringert sie die Dimensionalität der von der Faltungsschicht erstellten Feature-Maps.

• Schritt 5: Viele Faltungs- und Pooling-Schichten werden gestapelt, um zunehmend kompliziertere Eigenschaften aus dem Eingabebild zu extrahieren.

• Schritt 6: Die Abflachungsebene konvertiert die Ausgabe der vorherigen Ebene in einen eindimensionalen oder 1D-Vektor (eine Zahlenfolge, die in einer einzelnen Zeile oder Spalte angeordnet ist und jeweils ein Merkmal oder eine Eigenschaft darstellt). Anschließend empfängt eine vollständig verbundene Ebene die abgeflachte Ausgabe der letzten Pooling-Ebene und wendet eine Reihe von Gewichten an, um die endgültige Ausgabe zu erstellen und zu identifizieren, ob es sich bei dem Bild um eine Katze oder einen Hund handelt.

Das CNN wird mit einer Reihe beschrifteter Bilder trainiert, wobei die Gewichte der Filter und vollständig verbundenen Schichten während des Trainings angepasst werden, um den Fehler zwischen den vorhergesagten und tatsächlichen Beschriftungen zu minimieren. Nach dem Training kann das Convolutional Neural Network neue, noch nie gesehene Bilder von Katzen und Hunden genau klassifizieren.

Was sind Convolutional Neural Networks im Deep Learning?

Faltungsneuronale Netzwerke werden in Computer Vision-Aufgaben verwendet, die Faltungsschichten nutzen, um Merkmale aus Eingabedaten zu extrahieren.

Convolutional Neural Networks (CNNs) sind eine Klasse tiefer neuronaler Netzwerke, die häufig in Computer Vision-Aufgaben wie Bild- und Videoerkennung, Objekterkennung und Bildsegmentierung verwendet werden.

Neuronale Netzwerke sind maschinelle Lernmodelle, die aus miteinander verbundenen Knoten bestehen, die Informationen verarbeiten, um Entscheidungen zu treffen, während tiefe neuronale Netzwerke mehrere verborgene Schichten haben, die es ihnen ermöglichen, komplexe Darstellungen für verschiedene Aufgaben zu erlernen. Beide ahmen die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nach. Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich darauf konzentriert, Maschinen zu befähigen, visuelle Daten aus der Welt zu interpretieren und zu verstehen.

Während es bei der Bild- und Videoerkennung um die Klassifizierung oder Erkennung von Objekten, Szenen oder Aktionen in Fotos oder Videos geht, geht es bei der Objekterkennung darum, bestimmte Dinge in einem Bild oder Video zu lokalisieren. Bei der Bildsegmentierung wird ein Bild zur weiteren Analyse oder Bearbeitung in sinnvolle Segmente oder Bereiche unterteilt.

CNNs verwenden mehrere Faltungsschichten, um automatisch Merkmale aus Eingabedaten zu extrahieren. Die Eingabedaten werden von den Faltungsschichten gefiltert, wobei die erstellten Merkmalskarten an weitere Verarbeitungsschichten weitergegeben werden. Faltungsschichten sind die Bausteine ​​von CNNs, die den Vorgang des Filterns und der Merkmalsextraktion an Eingabedaten durchführen.

Beim Filtern wird ein Bild mit einem Filter gefaltet, um Merkmale zu extrahieren, während bei der Merkmalsextraktion der Prozess der Identifizierung relevanter Muster oder Merkmale aus den gefalteten Bildern ist.

Neben den Faltungsschichten sind in CNNs häufig auch Pooling-Schichten enthalten, die die Ausgabe der Faltungsschichten herunterskalieren, um den Rechenaufwand zu senken und die Fähigkeit des Netzwerks zur Generalisierung auf neue Eingaben zu erhöhen. Weitere typische Schichten sind Normalisierungsschichten, die dazu beitragen, Überanpassung zu verringern und die Leistung des Netzwerks zu verbessern, sowie vollständig verbundene Schichten, die für Klassifizierungs- oder Vorhersageaufgaben verwendet werden.

Viele Anwendungen, wie Gesichtserkennung, selbstfahrende Autos, medizinische Bildanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), nutzen CNNs in großem Umfang. Sie wurden auch verwendet, um hochmoderne Ergebnisse bei Bildklassifizierungsaufgaben zu erzielen, wie beispielsweise bei der ImageNet-Herausforderung.