Каковы недостатки CNN?

У CNN есть такие недостатки, как длительное время обучения, необходимость в больших размеченных наборах данных и склонность к переобучению. Сложность сети также может влиять 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 контекстных знаний, таких как НЛП.

Сверточные нейронные сети имеют ряд недостатков, которые могут затруднить их использование в некоторых приложениях машинного обучения. Например, обучение CNN может занять некоторое время, особенно для больших наборов данных, поскольку CNN требуют больших вычислительных затрат. Более того, создание архитектуры CNN может оказаться сложной задачей и требует тщательного понимания фундаментальных идей искусственных нейронных сетей.

Еще одним недостатком является то, что для эффективного обучения CNN требуется много размеченных данных. Это может стать серьезным ограничением в обстоятельствах, когда имеется мало данных. CNN также не всегда успешны в задачах, требующих большего количества контекстуальных знаний, таких как НЛП, даже если они неплохо справляются с задачами по распознаванию изображений.

Количество и тип слоев, используемых при проектировании CNN, могут влиять на производительность. Например, добавление большего количества уровней может повысить точность, но в то же время увеличить сложность сети и затраты на вычисления. Архитектуры CNN с глубоким обучением также уязвимы к переобучению, которое происходит, когда сеть становится слишком 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.

Каковы преимущества CNN?

CNN предпочтительнее в задачах компьютерного зрения из-за их преимуществ, включая инвариантность трансляции, 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, инвариантные к трансляции.

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: верхние уровни изучают более сложные функции, такие как части объектов и формы, а нижние уровни 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, поскольку они устойчивы к изменениям освещения, цвета и незначительным искажениям входного изображения. Наконец, сверточные нейронные сети можно обучать сквозным образом, 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. 

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 других.

Традиционные CNN

Традиционные CNN, также известные как «ванильные» CNN, состоят из серии сверточных слоев и слоев объединения, за которыми следуют один или несколько полностью связанных слоев. Как уже упоминалось, каждый сверточный слой в этой сети выполняет серию сверток с набором обучаемых фильтров для извлечения функций из входного изображения.

Архитектура Lenet-5, одна из первых эффективных CNN для распознавания рукописных цифр, иллюстрирует традиционную CNN. Он имеет два набора сверточных слоев и слоев пула, следующих за двумя полностью связанными слоями. Эффективность CNN в идентификации изображений была доказана архитектурой «Ленет-5», что также позволило более широко использовать их в задачах компьютерного зрения.

Рекуррентные нейронные сети

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 прямого распространения, которые обрабатывают входные данные только в фиксированном порядке.

Например, RNN можно использовать в деятельности НЛП, такой как генерация текста или языковой перевод. Рекуррентную нейронную сеть можно обучить парам 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 этапе. RNN может производить правильные переводы даже для сложных текстов, поскольку она отслеживает прошлые входные и выходные данные.

Полностью сверточные сети

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 сквозным методом с использованием обратного распространения ошибки для категоризации или сегментации изображений. 

Обратное распространение ошибки — это алгоритм обучения, который вычисляет градиенты функции потерь относительно весов нейронной сети. Способность модели машинного обучения прогнозировать ожидаемый результат для данного 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 внутри изображения, является примером FCN.

Пространственная трансформаторная сеть

Сеть пространственных преобразователей (STN) используется в задачах компьютерного зрения для улучшения пространственной инвариантности функций, изучаемых сетью. Способность нейронной сети распознавать узоры или объекты на изображении независимо от их географического положения, ориентации или масштаба известна как пространственная инвариантность. 

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

Трансформация — это любая операция, которая каким-либо образом изменяет изображение, например поворот, масштабирование или обрезка. Выравнивание относится к процессу обеспечения того, чтобы объекты внутри изображения были центрированы, ориентированы или расположены последовательным и значимым образом. 

Когда объекты на изображении кажутся перекошенными или деформированными из-за угла или расстояния, с которого было снято изображение, возникает перспективное искажение. Применение к изображению нескольких математических преобразований, таких как аффинные преобразования, можно использовать для коррекции искажения перспективы. Аффинные преобразования сохраняют параллельные линии и соотношения расстояний между точками, чтобы исправить искажение перспективы или другие пространственные изменения в изображении.

Пространственные изменения относятся к любым изменениям пространственной структуры изображения, таким как переворачивание, вращение или перемещение изображения. Эти изменения могут дополнить данные обучения или решить конкретные проблемы в задаче, такие как изменение освещения, контрастности или фона.

Как работают сверточные нейронные сети?

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

Шаги, необходимые для работы сверточных нейронных сетей, включают следующее:

• Входной слой: входной уровень — первый уровень в CNN — принимает в качестве входных данных необработанные данные, такие как изображение или видео, и отправляет их на следующий уровень для обработки.

• Сверточный слой: извлечение признаков происходит на сверточном слое. Этот слой применяет набор фильтров или ядер для извлечения таких элементов, как края, углы и формы, из входных данных.

• Уровень ReLU: чтобы обеспечить нелинейность вывода и повысить производительность сети, функция активации выпрямленной линейной единицы (ReLU) часто реализуется после каждого сверточного уровня. ReLU выводит входные данные напрямую, если они положительные, и выводит ноль, если они отрицательные.

• Слой объединения: карты объектов сверточного слоя формируются с использованием слоя объединения, что уменьшает их размерность. Объединение по максимуму — это широко используемый метод, при котором в качестве выходных данных принимается максимальное значение в каждом фрагменте карты объектов.

• Полносвязный слой: полносвязный слой принимает сглаженные выходные данные слоя объединения и применяет набор весов для получения окончательного результата, который можно использовать для задач классификации или прогнозирования.

Вот иллюстрация того, как CNN классифицирует изображения кошек и собак:

• Шаг 1: Входной слой получает 3-канальные (RGB) изображения собаки или кошки и другие необработанные данные изображения. Трехканальный (RGB) — это стандартный формат, используемый для представления цветных изображений в нейронных сетях, где каждый пиксель представлен тремя значениями, представляющими интенсивность красного, зеленого и синего цветовых каналов.

• Шаг 2. Сверточный слой применяет к входному изображению серию фильтров для извлечения таких функций, как края, углы и формы.

• Шаг 3: Выходные данные сверточного слоя становятся нелинейными из-за слоя ReLU.

• Шаг 4. Принимая максимальное значение в каждом патче карты объектов, слой объединения снижает размерность карт объектов, созданных сверточным слоем.

• Шаг 5: Множество сверточных слоев и слоев объединения объединяются для извлечения все более усложняющихся характеристик из входного изображения.

• Шаг 6. Слой выравнивания преобразует выходные данные предыдущего слоя в одномерный или одномерный вектор (последовательность чисел, расположенных в одной строке или столбце, каждое из которых представляет объект или характеристику). Затем полностью связанный слой получает сглаженные выходные данные последнего слоя объединения и применяет набор весов для получения окончательного результата, определяя, является ли изображение кошкой или собакой. 

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

Что такое сверточные нейронные сети в глубоком обучении?

Сверточные нейронные сети используются в задачах компьютерного зрения, которые используют сверточные слои для извлечения функций 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. Они оба имитируют структуру и функции человеческого мозга. Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальные данные из окружающего мира.

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

CNN используют несколько сверточных слоев для автоматического извлечения функций из входных данных. Входные данные подвергаются фильтрам с помощью сверточных слоев, а полученные карты объектов передаются в слои дальнейшей обработки. Сверточные слои — это строительные блоки CNN, которые выполняют операции фильтрации и извлечения признаков входных данных.

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

Слои пула, которые субдискретизируют выходные данные сверточных слоев, чтобы снизить вычислительные затраты и увеличить способность сети обобщать новые входные данные, часто включаются в CNN в дополнение к сверточным слоям. Дополнительные типичные уровни включают уровни нормализации, которые помогают снизить переобучение и повысить производительность сети, а также полностью связные уровни, 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.