Mạng thần kinh tích chập (CNN) đã cách mạng hóa lĩnh vực thị giác máy tính và trở thành kiến trúc phù hợp cho nhiều tác vụ khác nhau liên quan đến hình ảnh như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh. Trọng tâm của CNN là khái niệm tích chập, đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa từ hình ảnh đầu vào. Mục đích của tích chập trong CNN là để nắm bắt các mẫu cục bộ và sự phụ thuộc không gian có trong dữ liệu đầu vào.
Ý tưởng chính đằng sau phép tích chập là áp dụng một tập hợp các bộ lọc có thể học được, còn được gọi là lõi hoặc bộ lọc tích chập, cho hình ảnh đầu vào. Các bộ lọc này là các ma trận nhỏ được tích chập với hình ảnh đầu vào bằng cách trượt chúng qua hình ảnh theo không gian. Tại mỗi vị trí, bộ lọc tính toán phép nhân các giá trị của nó theo từng phần tử với các giá trị pixel tương ứng trong hình ảnh đầu vào, sau đó tổng hợp các kết quả. Quá trình này được lặp lại cho mọi vị trí trong ảnh đầu vào, tạo ra bản đồ tính năng đầu ra mới.
Bằng cách áp dụng phép tích chập cho hình ảnh đầu vào, CNN có thể phát hiện nhiều đặc điểm cấp thấp và cấp cao khác nhau như cạnh, góc, họa tiết và hình dạng. Điều này đạt được là do các bộ lọc ở các lớp trước của mạng được thiết kế để nắm bắt các tính năng đơn giản như các cạnh, trong khi các bộ lọc ở các lớp sâu hơn có thể nắm bắt các tính năng trừu tượng và phức tạp hơn. Các bản đồ tính năng đầu ra từ mỗi lớp tích chập đóng vai trò là đầu vào cho các lớp tiếp theo, cho phép mạng tìm hiểu các cách biểu diễn phân cấp của dữ liệu đầu vào.
Một trong những lợi thế chính của việc sử dụng tích chập trong CNN là khả năng khai thác vị trí không gian và tính bất biến tịnh tiến có trong hình ảnh. Vị trí không gian đề cập đến thực tế là các pixel gần nhau trong ảnh có thể có liên quan và mang thông tin hữu ích. Bằng cách sử dụng các bộ lọc nhỏ, CNN có thể nắm bắt được các mẫu cục bộ và mối quan hệ giữa các pixel lân cận. Tính bất biến tịnh tiến đề cập đến đặc tính là cùng một mẫu có thể xảy ra ở các vị trí khác nhau trong ảnh. Các lớp tích chập trong CNN có thể phát hiện các mẫu này bất kể vị trí của chúng, giúp mạng có khả năng dịch thuật mạnh mẽ.
Hơn nữa, tích chập trong CNN làm giảm đáng kể số lượng tham số so với các lớp được kết nối đầy đủ. Trong một lớp được kết nối đầy đủ, mỗi nơ-ron được kết nối với mọi nơ-ron ở lớp trước, dẫn đến một số lượng lớn các tham số. Ngược lại, các tích chập chia sẻ trọng số của chúng trên các vị trí không gian khác nhau, dẫn đến số lượng tham số nhỏ hơn nhiều. Thuộc tính chia sẻ tham số này cho phép CNN tìm hiểu và khái quát hóa một cách hiệu quả từ dữ liệu đầu vào, khiến chúng phù hợp hơn với các bộ dữ liệu hình ảnh quy mô lớn.
Để minh họa mục đích của tích chập, hãy xem xét một ví dụ về phân loại hình ảnh. Giả sử chúng ta có một CNN được đào tạo để phân loại hình ảnh thành các loại khác nhau như "mèo" hoặc "chó". Trong các lớp đầu tiên của mạng, các cấu trúc có thể phát hiện các đặc điểm đơn giản như các cạnh và kết cấu. Khi chúng tôi tiến sâu hơn vào mạng, các tổ hợp có thể bắt đầu phát hiện các tính năng phức tạp hơn như mắt, mũi và tai. Cuối cùng, ở các lớp cuối cùng của mạng, các tổ hợp có thể kết hợp các tính năng này để đưa ra quyết định về danh mục tổng thể của hình ảnh.
Mục đích của tích chập trong mạng nơ ron tích chập là để nắm bắt các mẫu cục bộ và sự phụ thuộc không gian trong dữ liệu đầu vào. Bằng cách áp dụng một bộ bộ lọc có thể học được cho hình ảnh đầu vào, CNN có thể trích xuất các tính năng có ý nghĩa và tìm hiểu cách biểu diễn phân cấp của dữ liệu đầu vào. Việc sử dụng tích chập cho phép CNN khai thác vị trí không gian và tính bất biến tịnh tiến có trong hình ảnh, đồng thời giảm số lượng tham số so với các lớp được kết nối đầy đủ.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Mạng nơ-ron chuyển đổi (CNN):
- Mạng lưới thần kinh tích chập lớn nhất được tạo ra là gì?
- Các kênh đầu ra là gì?
- Ý nghĩa của số lượng Kênh đầu vào (tham số đầu tiên của nn.Conv1d) là gì?
- Một số kỹ thuật phổ biến để cải thiện hiệu suất của CNN trong quá trình đào tạo là gì?
- Tầm quan trọng của kích thước lô trong đào tạo CNN là gì? Nó ảnh hưởng như thế nào đến quá trình luyện tập?
- Tại sao việc chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và xác thực lại quan trọng? Bao nhiêu dữ liệu thường được phân bổ để xác thực?
- Làm cách nào để chúng tôi chuẩn bị dữ liệu đào tạo cho CNN? Giải thích các bước liên quan.
- Mục đích của hàm tối ưu hóa và mất mát trong việc đào tạo mạng thần kinh tích chập (CNN) là gì?
- Tại sao điều quan trọng là phải theo dõi hình dạng của dữ liệu đầu vào ở các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo CNN?
- Có thể sử dụng các lớp tích chập cho dữ liệu không phải là hình ảnh không? Cung cấp một ví dụ.
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Mạng thần kinh Convolution (CNN)
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Học sâu EITC/AI/DLPP với Python và PyTorch (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Mạng nơ-ron chuyển đổi (CNN) (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Giới thiệu về Convnet với Pytorch (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi