«Глубокое понимание: понимание сверточных нейронных сетей»
Сверточные нейронные сети (CNN) — это тип нейронной сети, обычно используемый в приложениях компьютерного зрения, таких как распознавание изображений и видео, классификация и сегментация. Они предназначены для эффективной обработки и извлечения признаков из входных данных с пространственной структурой, таких как изображения, путем изучения набора фильтров, которые сворачивают входные данные для выявления шаблонов и признаков. В этом блоге мы подробно рассмотрим, как работают CNN и как их обучают распознавать закономерности в изображениях.
Основы сверточных нейронных сетей
CNN обычно состоит из нескольких слоев, каждый из которых выполняет свою функцию обработки и преобразования входных данных. Основными строительными блоками CNN являются сверточные слои, объединяющие слои и полносвязные слои.
Сверточные слои
Первый тип слоя в CNN — это сверточный слой. Сверточный слой применяет набор фильтров к входному изображению для создания набора карт объектов, где каждая карта представляет реакцию определенного фильтра на входное изображение. Фильтры, также называемые ядрами или весами, представляют собой небольшие квадратные матрицы, которые сворачивают входное изображение и вычисляют скалярное произведение между фильтром и локальным фрагментом входного изображения. Этот процесс повторяется для каждого фрагмента входного изображения, и в результате получается карта объектов, которая подчеркивает наличие определенных функций или шаблонов во входном изображении.
Например, фильтр может выделять края, кривые или текстуры на входном изображении. Применяя несколько фильтров к входному изображению, сверточный слой может научиться распознавать ряд особенностей и закономерностей во входном изображении.
Объединение слоев
Второй тип слоя в CNN — это слой пула. Слой объединения уменьшает пространственное измерение карт объектов, сгенерированных сверточным слоем, путем суммирования отклика соседних пикселей в картах объектов. Наиболее распространенной операцией объединения является максимальное объединение, которое принимает максимальное значение группы пикселей на карте объектов. Максимальное объединение уменьшает пространственное измерение карты объектов, сохраняя при этом наиболее важные функции и закономерности.
Полностью связанные слои
Последний тип слоя в CNN — это полносвязный слой. Полносвязный слой берет сглаженные карты объектов из предыдущих слоев и применяет набор весов и смещений для получения набора выходных значений, которые можно интерпретировать как вероятности для каждого возможного класса в задаче классификации. За полносвязным слоем часто следует функция активации softmax, которая преобразует выходные значения в распределение вероятностей по возможным классам.
Обучение сверточной нейронной сети
Процесс обучения CNN включает в себя подачу набора помеченных изображений в сеть и настройку весов фильтров и полносвязных слоев, чтобы минимизировать разницу между прогнозируемым результатом и истинной меткой для каждого изображения. Этот процесс известен как обратное распространение, которое вычисляет градиент функции потерь по отношению к весам сети и обновляет веса с помощью алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск (SGD).
Функция потерь измеряет разницу между прогнозируемым результатом и истинной меткой для каждого изображения. В задачах классификации наиболее распространенной функцией потерь является кросс-энтропийная потеря, которая наказывает сеть за неверные прогнозы и побуждает ее выводить высокие вероятности для правильного класса. Градиент функции потерь распространяется обратно по сети для обновления весов фильтров и полностью связанных слоев, и процесс повторяется в течение нескольких эпох, пока сеть не сойдется к набору весов, которые могут точно классифицировать новые изображения.
Заключение
Таким образом, сверточные нейронные сети — это мощный инструмент для обработки и распознавания шаблонов в изображениях. Они состоят из нескольких слоев, включая сверточные слои, объединяющие слои и полностью связанные слои, которые работают вместе для извлечения признаков из входного изображения и прогнозирования класса изображения. Обучение CNN включает настройку
