В этом руководстве мы поговорим о сверточных нейронных сетях, о том, как обучать CNN, для каких приложений можно использовать CNN, а также о лучших практиках использования CNN.
Что такое сверточные нейронные сети CNN?
CNN — это искусственные нейронные сети, созданные для обработки данных, имеющих сеточную архитектуру, таких как фотографии или фильмы. CNN изучают геометрические свойства в разных масштабах, применяя сверточные фильтры к входным данным.
CNN состоят из нескольких слоев, включая сверточные, объединяющие и полносвязные уровни. В сверточных слоях к входным данным применяются фильтры для извлечения таких функций, как края и текстуры. Слои объединения используются для снижения размерности карт объектов и их субдискретизации, а полностью связанные слои используются для создания окончательных прогнозов.
Что делает сверточную нейронную сеть (CNN) уникальной?
Способность CNN обрабатывать и анализировать данные с сеточной структурой, такие как изображения или видео, отличает их от других архитектур нейронных сетей.
Используя серию сверточных слоев, CNN могут изучать локальные и пространственные особенности, применяя набор фильтров к входным данным. Затем сеть становится более эффективной в вычислительном отношении за счет объединения или понижения выборки этих недавно изученных функций.
Архитектура сверточных нейронных сетей
Архитектура CNN обычно состоит из трех типов слоев: сверточных слоев, слоев пула и полностью связанных слоев. Каждый слой выполняет в сети разные функции, накладываясь друг на друга, образуя глубокую нейронную сеть.
Ниже приведены три основные архитектуры сверточных нейронных сетей:
- Сверточные слои: это строительные блоки CNN. Эти слои выполняют операции свертки над входным изображением, что включает в себя применение набора обучаемых фильтров для извлечения таких элементов, как края, углы и текстуры. Выходные данные сверточного слоя представляют собой набор карт объектов, которые отражают наличие различных характеристик на входном изображении.
- Слои объединения. Они используются для уменьшения пространственной размерности карт объектов, создаваемых сверточными слоями. Это уменьшает количество параметров в сети и делает ее более эффективной в вычислительном отношении. Наиболее распространенной операцией объединения является максимальное объединение, которое принимает максимальное значение в пределах области карты объектов.
- Полностью подключено. Используется для классификации входного изображения на основе функций, полученных сверточными слоями и слоями объединения. Эти слои соединяют все нейроны одного слоя со всеми нейронами следующего слоя, подобно традиционной нейронной сети. Метка проецируемого класса для входного изображения — это выходные данные последнего полностью связанного слоя.
В дополнение к этим слоям CNN могут включать в себя другие уровни, такие как нормализация, исключение и активация. Эти уровни используются для повышения производительности сети и предотвращения переобучения.
Типы сверточных нейронных сетей
В этой части будут рассмотрены некоторые наиболее распространенные архитектуры CNN.
- LeNet-5: — одна из самых ранних и влиятельных архитектур CNN. Он был разработан в 1990-х годах Яном ЛеКуном и его коллегами для распознавания рукописных цифр. Архитектура LeNet-5 состоит из семи уровней, включая два сверточных уровня, два уровня пула и три полносвязных уровня. Несмотря на свою простую архитектуру, LeNet-5 достиг самой современной производительности в наборе данных MNIST и помог установить эффективность CNN для задач классификации изображений.
- AlexNet — это более глубокая и сложная архитектура CNN, разработанная Алексом Крижевским, Ильей Суцкевером и Джеффри Хинтоном в 2012 году. Она имеет восемь слоев, пять из которых являются сверточными, а три полностью связанными. AlexNet был создан для классификации фотографий в наборе данных ImageNet, который содержит около 1 миллиона изображений, разделенных на 1000 категорий. AlexNet значительно улучшил производительность по сравнению с предыдущими подходами и помог популяризировать глубокое обучение и CNN.
- VGG-16: разрабатывает ли группа визуальной геометрии интенсивную архитектуру CNN в Оксфордском университете? Он состоит из 16 слоев, все из которых являются сверточными или полностью связанными слоями. VGG-16 использует крошечные фильтры 3x3 в сверточных слоях, что позволяет улавливать более мелкие детали входного изображения. VGG-16 достиг высочайшего уровня производительности в наборе данных ImageNet и известен своей простотой и элегантностью.
- GoogLeNet — это высокооптимизированная архитектура CNN, разработанная исследователями Google в 2014 году. Она состоит из 22 уровней, включая новый «начальный модуль», позволяющий сети параллельно изучать несколько масштабов функций. Начальный модуль использует комбинацию сверточных фильтров 1x1, 3x3 и 5x5 для захвата функций в разных масштабах. GoogLeNet достигла высочайшего уровня производительности в наборе данных ImageNet, используя при этом меньше параметров, чем другие сети.
- ResNet — это глубокая архитектура CNN, разработанная Каймингом Хе и его коллегами из Microsoft Research в 2015 году. Она состоит из 152 уровней и использует новую архитектуру «остаточных блоков», которая позволяет сети изучать остаточные соединения. между слоями. Это помогает избежать исчезновения градиентов в очень глубоких сетях, позволяя ResNet достичь высочайшей производительности в широком спектре приложений компьютерного зрения.
Обучение сверточных нейронных сетей
Обучение сверточной нейронной сети (CNN) включает в себя несколько этапов:
- Подготовка данных. Этот метод включает в себя сбор, очистку и подготовку данных, которые будут использоваться для обучения CNN. Данные следует разделить на наборы для обучения, проверки и тестирования.
- Проектирование архитектуры. Архитектура CNN разрабатывается на основе проблемы, которую необходимо решить. Архитектура состоит из сверточных, пулирующих и полностью связанных слоев.
- Инициализация: веса CNN инициализируются случайным образом.
- Проход вперед: входные данные передаются через сеть и генерируются выходные данные.
- Расчет потерь: рассчитывается разница между прогнозируемым и точным выходом, и эта разница называется потерями. Используемая функция потерь зависит от проблемы, которую необходимо решить.
- Обратный проход: ошибка распространяется обратно по сети, а градиенты потерь рассчитываются с учетом весов сети.
- Оптимизация. Для обновления весов сети используется метод оптимизации, такой как стохастический градиентный спуск (SGD), Adam или RMSProp.
- Проверка: производительность CNN оценивается на наборе проверки.
- Тестирование: окончательная производительность CNN оценивается на тестовом наборе.
Процесс обучения CNN является итеративным. Сеть обучается для нескольких эпох, каждая из которых состоит из прямого прохода, расчета потерь, обратного прохода и обновления веса. Цель состоит в том, чтобы минимизировать потери в обучающем наборе, предотвращая при этом переобучение в наборах проверки и тестирования.
Приложения сверточных нейронных сетей
Сверточные нейронные сети (CNN) используются в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание голоса и анализ звука. Вот некоторые конкретные применения CNN:
- Классификация изображений. CNN широко используются в задачах классификации изображений, таких как идентификация объектов, распознавание лиц и обнаружение заболеваний на медицинских изображениях.
- Обнаружение объектов. CNN использовались для обнаружения и локализации объектов на изображениях, например, в системах автономного вождения и системах наблюдения.
- Сегментация изображения. CNN использовались для разделения изображений на различные области или объекты, например, при медицинской визуализации, для идентификации различных тканей или органов.
- Перенос стиля. CNN можно использовать для переноса стиля одного изображения на другое и создания художественных эффектов.
- Обработка естественного языка: CNN были реализованы для анализа настроений и категоризации текста в задачах обработки естественного языка.
- Распознавание речи. CNN используются для повышения точности систем распознавания речи.
- Анализ аудио: CNN использовались в задачах анализа аудио, таких как классификация музыкальных жанров и транскрипция речи в текст.
Лучшие практики использования сверточных нейронных сетей
В этом разделе будут обсуждаться некоторые лучшие практики использования CNN, которые помогут вам достичь лучших результатов.
- Предварительная обработка данных. Качество данных, используемых для обучения CNN, имеет решающее значение для ее производительности. Крайне важно предварительно обработать данные перед их подачей в сеть. Шаги предварительной обработки могут включать нормализацию, изменение размера и увеличение данных. Нормализация гарантирует, что входные данные имеют нулевое среднее значение и единичную дисперсию, что помогает сети обучаться более эффективно. Изменение размера изображений до фиксированного размера также может повысить производительность, поскольку уменьшает различия в размерах изображений. Расширение данных, такое как вращение, переворот и масштабирование, может увеличить разнообразие обучающих данных и улучшить производительность обобщения сети.
- Выбор архитектуры. Выбор архитектуры имеет решающее значение для производительности CNN. Различные архитектуры имеют разные сильные и слабые стороны в зависимости от задачи. Очень важно выбрать подходящую архитектуру для поставленной задачи. Например, сеть с небольшими сверточными фильтрами может оказаться более подходящей, если задача включает в себя распознавание мелких деталей изображения. Сеть с начальным модулем может оказаться более подходящей, если задача предполагает обнаружение объектов в нескольких масштабах.
- Настройка гиперпараметров. CNN имеют несколько гиперпараметров, которые необходимо настроить, например скорость обучения, размер пакета и параметры регуляризации. Очень важно поэкспериментировать с различными значениями гиперпараметров, чтобы найти оптимальную комбинацию для задачи. Это может включать выполнение сетки или случайного поиска по диапазону гиперпараметров. Также важно отслеживать процесс обучения и соответствующим образом корректировать гиперпараметры.
- Регуляризация. Чтобы избежать недостаточного или переобучения, необходимо правильно использовать методы регуляризации; переоснащение может произойти в CNN, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на проверочных или тестовых данных. Подходы к регуляризации выпадения и снижения веса позволяют избежать переобучения за счет снижения пропускной способности сети или добавления штрафного члена к функции потерь.
- Перенос обучения.Этотметод использует предварительно обученную модель CNN в качестве отправной точки для новой задачи. Путем точной настройки предварительно обученной модели на новых данных трансферное обучение может значительно сократить объем необходимых обучающих данных и повысить производительность модели. Крайне важно выбрать предварительно обученную модель, соответствующую новой задаче, и соответствующим образом настроить ее.
Заключение
В этом руководстве представлен обзор CNN, включая их архитектуру, процесс обучения и типичные приложения. Мы также рассмотрели лучшие практики использования CNN и обсудили некоторые будущие направления исследований CNN.
Примечание редактора: Heartbeat — это онлайн-издание и сообщество, управляемое участниками, которое предоставляет ведущие образовательные ресурсы для специалистов по науке о данных, машинному обучению и глубокому обучению. Мы стремимся поддерживать и вдохновлять разработчиков и инженеров из всех слоев общества.
Независимый от редакции, Heartbeat спонсируется и публикуется Comet, платформой MLOps, которая позволяет специалистам по данным и командам машинного обучения отслеживать, сравнивать, объяснять и оптимизировать свои эксперименты. Мы платим нашим авторам и не продаем рекламу.
Если вы хотите внести свой вклад, перейдите к нашему приглашению к участию. Вы также можете подписаться на нашу еженедельную рассылку новостей (Deep Learning Weekly), посетить блог Comet, присоединиться к нам в Slack и подписаться на Comet в Twitter и LinkedIn для получения ресурсов и событий. и многое другое, что поможет вам быстрее создавать более качественные модели машинного обучения.