Сверточные нейронные сети

Понимание основных концепций сверточных нейронных сетей (CNN).

Введение

Сверточные нейронные сети (CNN) являются краеугольным камнем глубокого обучения. Они были ответственны за многие прорывы в компьютерном зрении и понимании языка, и они остаются одним из самых популярных методов для создания основанных на данных подходов к машинному обучению. Эта статья предоставит вам обзор основ CNN и объяснит, как они работают.

1. Что такое сверточная нейронная сеть?

Сверточная нейронная сеть (CNN) — это алгоритм глубокого обучения, который использует набор алгоритмов для анализа входного изображения и определения особенностей изображения. Сеть принимает изображение в качестве входных данных и применяет математические операции к каждому пикселю изображения, чтобы идентифицировать такие функции, как края, линии и формы. Затем эти функции используются для точной классификации изображения в определенную категорию.

2. Как обучается сверточная нейронная сеть?

CNN использует процесс обучения, чтобы учиться на наборе помеченных изображений. В процессе обучения сети предоставляется входное изображение и желаемый результат. Затем сеть корректирует свои внутренние параметры, чтобы свести к минимуму разницу между желаемым результатом и собственным прогнозом. Этот процесс повторяется до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать желаемый результат.

3. Каковы компоненты сверточной нейронной сети?

CNN обычно состоит из следующих компонентов:
1) Входной слой: здесь исходное входное изображение подается в сеть.
2) Сверточный слой: этот слой состоит из нескольких различных фильтров, которые используются для определения конкретных особенностей входного изображения.
3) Слой пула: этот уровень обычно выполняет операцию подвыборки на выходе сверточного слоя. Это используется для уменьшения размера карты объектов, генерируемой сверточным слоем, что делает сеть более эффективной.
4) Полносвязный слой: на этом уровне функции, извлеченные сверточными слоями и слоями объединения, сопоставляются с конечным выходом сети и используются для классификации изображения.

4. Вывод

Сверточные нейронные сети (CNN) — это мощный инструмент для глубокого обучения и компьютерного зрения. Они состоят из набора алгоритмов, которые используются для анализа изображения и определения его характеристик, чтобы точно отнести изображение к определенной категории. Их обучают с использованием контролируемого процесса обучения, когда им предоставляется набор помеченных изображений, и они используют обучающие данные для настройки своих внутренних параметров, чтобы минимизировать разницу между желаемым результатом и их собственным прогнозом.

Узнайте о преимуществах и приложениях CNN

Преимущества CNN

1. CNN сокращают объем необходимой предварительной обработки по сравнению с другими алгоритмами классификации изображений.
2. Они более эффективно извлекают функции более высокого уровня из изображений и видео по сравнению с другими алгоритмами.
3. CNN более точны, чем многие другие алгоритмы классификации изображений, благодаря использованию сверточных слоев.
4. CNN быстрее и проще обучать и оптимизировать по сравнению с другими алгоритмами из-за меньшего количества параметров.

Приложения CNN

1. Классификация изображений: CNN широко используются в задачах классификации изображений, поскольку они способны идентифицировать ключевые особенности изображения и классифицировать их по различным категориям.
2. Обнаружение объектов: CNN используются для обнаружения таких объектов, как люди, автомобили, животные и т. д., на видео и изображениях путем рисования прямоугольников вокруг них.
3. Сегментация изображения: CNN используются для сегментации объектов на изображениях путем классификации каждого пикселя изображения в определенную категорию.
4. Анализ видео: CNN используются для анализа видео и идентификации сцен, людей или объектов в них.
5. Самоуправляемые автомобили. Беспилотные автомобили используют CNN для распознавания и картирования окружающей среды вокруг них и идентификации объектов на своем пути.

Понимать архитектуру базовой CNN

Срок	Определение
Сверточный слой	Слой свертки включает в себя применение набора фильтров к входному изображению, создание свернутых карт объектов, которые используются в качестве входных данных для объединения.
Объединение слоев	Слой пула работает независимо на каждой карте объектов. Он отвечает за уменьшение количества параметров в сети и за некоторую степень трансляционной инвариантности.
Полностью подключенный слой	Полносвязный слой — это стандартный слой искусственной нейронной сети. Он берет выходные данные предыдущего слоя (объединяющего слоя) и применяет к ним веса перед передачей входных данных следующему слою.
Выходной слой	Выходной слой создает результирующую метку класса данного входного изображения.

Изучите основные компоненты модели CNN, такие как уровень свертки, уровень пула, уровень активации и полносвязный уровень.

Основные компоненты модели CNN

1. Слой свертки

Слой свертки является основным строительным блоком сверточной нейронной сети. Он содержит набор фильтров, которые применяются к значениям пикселей входного изображения для извлечения функций из изображения. Каждый фильтр представляет собой трехмерную матрицу, которая применяется к области изображения, умножая каждое значение в матрице на соответствующее значение пикселя во входном изображении. На выходе сверточный слой представляет собой массив значений, называемый картой объектов, который затем передается через нелинейную функцию активации.

2. Слой объединения

Слой пула используется для уменьшения размера карты объектов. Он работает, беря область карты объектов и вычисляя статистическую сводку, такую как среднее или максимальное значение. Это уменьшает количество параметров в модели и снижает вычислительные затраты сети.

3. Уровень активации

Слой активации применяет нелинейную функцию к карте объектов. Цель этого состоит в том, чтобы позволить сети фиксировать нелинейные отношения в данных, что было бы невозможно, если бы использовались только линейные функции. Обычно используемыми функциями активации являются ReLU и сигмовидные функции, хотя доступно множество других опций.

4. Полносвязный слой

Полносвязный слой используется в конце сети для преобразования карты объектов в выходной прогноз. Этот слой представляет собой стандартный многослойный персептрон, где каждый блок связан с каждым блоком предыдущего слоя. Веса для каждого соединения изучаются во время обучения. Выход полносвязного слоя является прогнозируемым выходом для данного входа.

Проанализируйте различные типы CNN, такие как LeNet, AlexNet, VGG и т. д.

Типы сверточных нейронных сетей:

1.

Ленет:

LeNet - это модель CNN, предложенная Яном ЛеКуном и др. в 1989 году. Это была первая успешная попытка использования сверточных нейронных сетей для распознавания рукописных цифр. LeNet состоит из семи слоев:
- Три сверточных слоя
- Два объединяющих слоя
- Два полностью связанных слоя
2.

АлексНет:

AlexNet — это модель CNN, предложенная Алексом Крижевским и др. в 2012 году. Это была первая крупномасштабная сверточная нейронная сеть, выигравшая конкурс ImageNet Large Scale Visual Recognition (ILSVRC). AlexNet состоит из восьми слоев:
- Пять сверточных слоев
- Три плотно связанных слоя
3.

VGG (группа визуальной геометрии):

VGG — модель CNN, предложенная К. Симоняном и др. в 2014 году. Это глубокая сверточная нейронная сеть, состоящая из 16 или 19 слоев. Исходная модель VGG состоит из 16 слоев:
- 13 сверточных слоев
- 3 плотно связанных слоя
4.

GoogLeNet (начало):

GoogLeNet — это модель CNN, предложенная Кристианом Сегеди и др. в 2015 году. Он использует концепцию под названием «Начало», в которой идея состоит в одновременном использовании фильтров разных размеров (1x1, 3x3 и 5x5). Это помогает уменьшить количество параметров и лучше обобщить модель. GoogLeNet состоит из 22 слоев:
- 17 начальных модулей
- 3 объединяющих слоя
- 2 полносвязных слоя
5.

Ренет:

ResNet - это модель CNN, предложенная К. Хе и др. в 2015 году. Основная идея ResNet заключается в использовании остаточных блоков, которые вводят соединение быстрого доступа / пропуска между последовательными слоями. Это помогает решить «проблему исчезающего градиента» и помогает модели быстро изучать функции. ResNet состоит из 152 слоев:
- 150 сверточных слоев
- 2 полносвязных слоя
6.

Исключение:

Xception — это модель CNN, предложенная Франсуа Шолле в 2016 году. Это была попытка улучшить архитектуру Inception. Идея состоит в том, чтобы использовать крайнюю форму Inception, называемую «глубоко разделимой сверткой». Xception состоит из 71 слоя:
- 68 начальных модулей
- 3 объединяющих слоя

Понять процесс обучения CNN

Шаги	Описание
Шаг 1	Подготовьте набор данных с метками (в идеале с несколькими изображениями для каждого класса).
Шаг 2	Разделите набор данных на обучение и тестирование, чтобы точность была представлена после завершения обучения.
Шаг 3	Выберите архитектуру CNN и настройте ее параметры.
Шаг 4	Обучите модель с помощью обучающего набора данных.
Шаг 5	Подтвердите модель, используя набор данных для тестирования.
Шаг 6	Повторите шаги 3-5, если результат проверки набора данных тестирования неудовлетворителен.

Понимание важности предварительной обработки данных для CNN

Введение

Предварительная обработка данных является важной частью любого процесса машинного обучения, особенно для сверточных нейронных сетей (CNN). В этой статье мы обсудим важность предварительной обработки данных для максимизации производительности CNN и дадим несколько советов о том, как сделать это эффективно.

Что такое предварительная обработка данных?

Предварительная обработка данных — это процесс преобразования необработанных данных в формат, готовый для использования алгоритмами машинного обучения. Он состоит из ряда задач, таких как выбор подмножества данных, нормализация значений в данных и кодирование категориальных переменных. Предварительная обработка данных является важной частью рабочего процесса машинного обучения, поскольку она помогает обеспечить формат данных, понятный и используемый алгоритмами машинного обучения.

Почему предварительная обработка данных важна для CNN?

Предварительная обработка данных особенно важна для CNN, поскольку эти алгоритмы основаны на данных с определенной структурой. Это означает, что данные должны быть предварительно обработаны, чтобы убедиться, что они подходят для CNN. Без предварительной обработки CNN не смогут эффективно обучаться или даже обрабатывать данные.

Как выполнить предварительную обработку данных для CNN

1. Измените масштаб изображений

Первым шагом в любом рабочем процессе предварительной обработки должно быть изменение масштаба изображений. Хотя CNN не требуют, чтобы изображения были определенного размера, масштабирование изображений до постоянного размера помогает гарантировать, что изображения правильно интерпретируются алгоритмом.

2. Нормализация значений пикселей

Следующий шаг — убедиться, что значения пикселей нормализованы. Это означает, что значения должны находиться в диапазоне от 0 до 1 или от -1 до 1. Нормализация значений пикселей помогает обеспечить их правильную интерпретацию алгоритмом.

3. Разделите данные на обучающие и тестовые наборы.

После нормализации данных важно разделить их на обучающую и тестовую выборки. Учебный набор следует использовать для обучения CNN, а тестовый набор следует использовать для оценки производительности модели.

4. Создавайте пакеты данных

При обучении CNN важно генерировать пакеты данных. Это помогает снизить требования алгоритма к памяти, поскольку в любой момент времени в память загружается только подмножество данных. Это также помогает ускорить процесс обучения, поскольку модель может обучаться быстрее с меньшими партиями.

5. Дополните данные

Увеличение данных также можно использовать для повышения производительности CNN. Увеличение данных включает в себя применение различных преобразований к обучающим данным, таких как повороты, перевороты или другие изменения. Это помогает увеличить разнообразие обучающих данных, что может помочь улучшить производительность модели.

Заключение

Предварительная обработка данных является неотъемлемой частью любого рабочего процесса машинного обучения, особенно для CNN. Важно обеспечить правильную предварительную обработку данных, чтобы максимизировать производительность CNN. Масштабирование изображений, нормализация значений пикселей, разделение данных на обучающие и тестовые наборы, создание пакетов данных и дополнение данных — все это важные шаги в рабочем процессе предварительной обработки.

Понять концепцию трансферного обучения для CNN.

1. Что такое трансферное обучение?

Трансферное обучение — это метод, используемый в глубоком обучении для повышения точности модели за счет повторного использования уже существующих моделей. Это особенно полезно для быстрого выполнения задач с использованием меньшего количества ресурсов, чем переобучение модели с нуля. Трансферное обучение также можно использовать для повышения производительности модели путем переноса знаний из более сложных моделей в более простые.

2. Как работает трансферное обучение для CNN?

Сверточные нейронные сети (CNN) — это мощные модели глубокого обучения, которые используются для задач классификации и сегментации изображений. CNN имеют много уровней параметров, которые необходимо изучить. Трансферное обучение может предоставить решение для изучения этих параметров, взяв предварительно обученную модель и повторно используя ее для эффективного изучения новой задачи.
Предварительно обученная модель обычно представляет собой модель, которая уже была обучена на большом наборе данных. Параметры предварительно обученной модели можно использовать в качестве отправной точки для новой задачи. Этот метод может сэкономить время и ресурсы, поскольку предварительно обученная модель уже имеет самую сложную часть обучения, а именно вычисление параметров.

3. Преимущества трансферного обучения для CNN

Использование трансферного обучения для CNN имеет много преимуществ. Во-первых, его можно использовать для сокращения времени и ресурсов, необходимых для обучения модели с нуля. Это связано с тем, что предварительно обученная модель уже была обучена на большом наборе данных, поэтому ее намного проще настроить для новой задачи.
Во-вторых, трансферное обучение может повысить производительность модели за счет переноса знаний из более сложных моделей в более простые. Например, предварительно обученная модель, обученная на большом наборе данных, может передать свои знания более простой модели с меньшим количеством слоев. Таким образом, более простая модель может извлечь выгоду из информации, содержащейся в предварительно обученной модели, оставаясь при этом более простой и эффективной.
Наконец, трансферное обучение можно использовать для решения проблемы нехватки данных. Трансферное обучение позволяет точно настроить модель на гораздо меньшем наборе данных, чем тот, который использовался для обучения предварительно обученной модели. Это позволяет обучать модель, даже если набор данных небольшой.

4. Вывод

Трансферное обучение — это эффективный и действенный метод быстрого выполнения задач при одновременном повышении точности. Взяв предварительно обученную модель и настроив ее для конкретной задачи, можно воспользоваться знаниями, содержащимися в более сложной модели, при этом используя меньше ресурсов. Это делает трансферное обучение мощным инструментом для CNN, позволяя обучать их с использованием меньшего количества данных и требуя меньше времени на обучение.

Оценивайте различные модели CNN и настраивайте их в соответствии с конкретными задачами.

в стол

Модель	Твики	Цели
СИФАР-10	Увеличьте количество сверточных слоев, чтобы извлечь больше признаков, используйте объединяющие слои, чтобы уменьшить размерность входных данных, изменить скорость обучения и оптимизатор.	Классифицируйте объекты по 10 различным категориям с высокой точностью и низким уровнем ошибок.
АлексНет	Отрегулируйте размер фильтра/ядра, измените количество эпох и настройте параметры скорости обучения и импульса.	Идентифицируйте объекты на изображении с высокой точностью.
ЙОЛО	Отрегулируйте количество слоев, размер сверточного фильтра, отрегулируйте количество привязок, необходимых для обнаружения объектов, измените такие параметры, как показатель достоверности и пересечение над объединением.	Обнаружение объектов с высокой точностью даже на многолюдных изображениях и изображениях с низким разрешением.

Определение лучших практик для создания CNN и фреймворков для их реализации.

«Если вы не можете объяснить это шестилетнему ребенку, вы сами этого не понимаете».
- Альберт Эйнштейн

Лучшие практики для построения CNN

1. Предварительная обработка и увеличение данных

Предварительная обработка и увеличение данных являются ключевыми подходами для обучения успешной модели сверточной нейронной сети (CNN). Предварительная обработка включает в себя преобразование данных в соответствующую форму, чтобы целевая модель могла их использовать. Увеличение данных — это генерация искусственно созданных данных из существующих данных. Эти два шага уменьшают переоснащение, улучшают навыки обобщения модели и улучшают общую производительность модели.

2. Размер сверточного слоя

Размер сверточных слоев влияет на производительность модели, при этом разные модели предпочитают слои разного размера. Небольшие слои могут уменьшить переоснащение и чувствительность модели к шуму, но, как правило, требуют значительных вычислительных ресурсов. С другой стороны, более крупные слои более эффективны в вычислительном отношении, но могут страдать от переобучения и снижения производительности обобщения.

3. Размер рецептивного поля

Размер принимающего поля — это размер входных данных для слоя CNN. Оптимальный размер рецептивного поля должен зависеть от задачи, типа данных и набора данных. Как правило, большие рецептивные поля улучшают производительность CNN, но это следует проверить эмпирически, чтобы определить наилучший размер для данной модели.

4. Регуляризация

Регуляризация — это метод, позволяющий избежать переобучения модели путем добавления члена регуляризации к функции потерь. Общие методы регуляризации включают L1, L2 и Dropout. Регуляризация L1 и L2 заставляет веса приближаться к 0, в то время как Dropout случайным образом сбрасывает веса во время тренировки. Все эти методы помогают уменьшить переоснащение, что необходимо для производительности любой модели.

5. Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры важны в любой модели машинного обучения и должны быть настроены для оптимизации точности. Общие гиперпараметры для настройки включают скорость обучения, размер пакета, количество слоев и функции активации. Настройка гиперпараметров часто является утомительным, но важным шагом для оптимизации производительности CNN.

Фреймворки для реализации CNN

1. Тензорный поток

Tensorflow — это библиотека с открытым исходным кодом для числовых вычислений и статистического машинного обучения. Библиотека содержит мощную коллекцию библиотек и утилит для нейронных сетей, что делает ее идеальной для разработки CNN. Tensorflow загружается с функциями, включая автоматическое дифференцирование, распределенные вычисления, и имеет широкие возможности настройки.

2. Керас

Keras — это высокоуровневая библиотека, которую можно использовать с Tensorflow, что упрощает создание сложных нейронных сетей. Он разработан с учетом простоты и гибкости, что делает его популярным выбором для глубокого обучения. Keras имеет множество расширенных функций, таких как автоматическая оптимизация, распределенные вычисления и визуализация слоев.

3. ПиТорч

PyTorch — это библиотека, похожая на Tensorflow, которая позволяет пользователям легко создавать нейронные сети. Он построен на основе библиотеки Torch и предоставляет широкий спектр модулей, таких как расширенная оптимизация и распределенные вычисления. PyTorch также предоставляет множество утилит, таких как загрузчики данных, оптимизаторы и инструменты визуализации.

4. Кафе

Caffe — это среда глубокого обучения, разработанная Исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Беркли. Он прост в использовании, обладает широкими возможностями настройки и включает в себя множество полезных функций, таких как распределенные вычисления, оптимизация и визуализация. Он популярен благодаря своей способности создавать сложные архитектуры и поддержке широкого спектра архитектур.

Проблемы, с которыми сталкиваются сверточные нейронные сети

Наборы данных

Основной проблемой для модели, основанной на сверточных нейронных сетях, является отсутствие разнообразного и обширного набора данных. Для CNN важно иметь помеченные наборы данных, содержащие изображения с разных ракурсов и из разных источников, чтобы помочь модели точно классифицировать и идентифицировать объект.

Расположение объектов

Еще одна проблема, с которой пришлось столкнуться, — это расположение объектов. Сверточные нейронные сети требуют, чтобы объекты располагались в одних и тех же общих координатах изображения, чтобы их можно было правильно идентифицировать. Если аналогичная классификация присутствует в разных местах, модель, как правило, не идентифицирует ее.

Объяснимость

Объяснимость — еще одна проблема, с которой сталкиваются CNN. В большинстве случаев невозможно объяснить решения, принимаемые CNN. Это может быть проблематично, поскольку невозможно понять, как алгоритм принимает решение.

Заключение

Сверточные нейронные сети создали значительный прогресс в области машинного обучения, но все еще есть некоторые проблемы, которые необходимо решить. Эти проблемы включают доступность обширного и разнообразного набора данных, расположение объектов на изображении и объяснимость алгоритмов. В результате этих проблем необходимы дальнейшие исследования и разработки, чтобы использовать весь потенциал CNN.

1. Симонян К., Зиссерман А. Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений // CoRR. абс/1409.1556, 2014.
2. А. Крижевский, И. Суцкевер и Г. Е. Хинтон, “Классификация ImageNet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей”, Нейронная обработка информации. об. 24, нет. 2, стр. 917–926, декабрь 2012 г.
3. Y. LeCun и Y. Bengio, «Сверточные сети для изображений, речи и временных рядов», в Proceedings of the IEEE, vol. 78, стр. 1525–1558, 1990.
4. Д. Ли, «Улучшенное обучение глубоких сверточных нейронных сетей для сверхвысокого разрешения изображений», Материалы Международной конференции IEEE по семинарам по компьютерному зрению, стр. 383–391, Сантьяго, Чили, декабрь 2015 г.
5. А. Герон, «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и методы создания интеллектуальных систем», O'Reilly, Севастополь, США, 2017 г.