V zadnjih letih je globoko učenje spremenilo področje računalniškega vida in računalnikom omogočilo zaznavanje in ugotavljanje vizualnih informacij na neobičajnih ravneh. Igra s konvolucijskimi nevronskimi mrežami (CNN) je odločilno vplivala na to spremembo, pri čemer je vodilo nekaj prelomnih dizajnov. Dve najvplivnejši strukturi CNN sta AlexNet in GoogleNet (InceptionNet). Oba modela sta v celoti prispevala k napredovanju nalog klasifikacije slik, vendar sta v svojih strukturah in načelih oblikovanja v nasprotju. V tem članku se bomo poglobili v kritične razlike med AlexNet in GoogleNet ter raziskali njune strukture, oblikovalske odločitve in izvedbo.

Glavne razlike med AlexNet in GoogleNet

Kaj je AlexNet?

AlexNet je omembe vredna arhitektura konvolucijske nevronske mreže (CNN), ki so jo ustvarili Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever in Geoffrey Hinton. Predstavljen je bil leta 2012 in dosegel kritičen napredek v ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) tako, da je v bistvu premagal različne metodologije. AlexNet je bil glavni CNN, ki je pokazal izvedljivost globokega učenja za naloge urejanja slik, kar je označilo odločilni trenutek na področju računalniškega vida.

1. Arhitektura

AlexNet, izdan leta 2012, je bil vodilni CNN, ki je zmagal na tekmovanju ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) s kritičnim prostorom za napake. Sestavljen je iz petih konvolucijskih plasti, ki jim sledijo tri popolnoma povezane plasti. Uporaba aktiviranja ReLU (Redressed Direct Unit) in standardizacije sosedske reakcije (LRN) je prispevala k njegovi blaginji. AlexNet je dodatno predstavil idejo o vključitvi grafičnih procesorjev v pripravo, kar je povsem pospešilo naraščajočo izkušnjo.

2. Globina omrežja:

Z osmimi plastmi (petimi konvolucijskimi in tremi popolnoma povezanimi plastmi) je bil AlexNet ob uri predstavitve ocenjen kot globok. Ne glede na to je v nasprotju s trenutnimi zasnovami na splošno plitek, kar omejuje njegovo zmožnost ujeti osupljive elemente in primere v izjemno zapletenih nizih podatkov.

3. Računalniška produktivnost:

Medtem ko je AlexNetova predstavitev priprave GPE pospešila izobraževalno izkušnjo, je bila še vedno računsko draga zaradi svojih globljih popolnoma povezanih plasti in omejene uporabe paralelizacije.

4. Prekomerno opremljanje:

Zaradi svoje zmerno plitke zasnove in velikega števila meja je bil AlexNet bolj nagnjen k prekomernemu opremljanju, zlasti pri skromnejših naborih podatkov. Strategije, kot je osip, so bile pozneje seznanjene, da bi ublažile to težavo.

5. Usposabljanje:

Za usposabljanje AlexNet so ustvarjalci uporabili nabor podatkov ImageNet, ki vsebuje več kot 1.000.000 poimenovanih slik iz 1.000 klasifikacij. Za izračun izboljšave so uporabili stohastični padec kota (SGD) z energijo. Med usposabljanjem so bile uporabljene metode širjenja informacij, kot sta poljubno urejanje in obračanje, da bi povečali velikost nabora podatkov za usposabljanje in nadaljnji razvoj posploševanja.

Sistem usposabljanja je bil računalniško zahtevan in AlexNetova uporaba grafičnih procesorjev za enako rokovanje je bila na koncu bistvena. Usposabljanje AlexNet na dvojnem ogrodju GPU je zahtevalo približno sedem dni, kar je bilo kritično izboljšanje v primerjavi z običajnimi časi usposabljanja na osnovi računalniškega procesorja.

line ukaz autocad

6. Rezultati:

V tekmovanju ImageNet 2012 je AlexNet dosegel omembe vreden 5 največjih napak, približno 15,3 %, s čimer je močno premagal različne metodologije.

Izid AlexNet je sprožil poplavo zanimanja za globoko učenje in CNN, kar je spodbudilo spremembo koncentracije lokalnega območja računalniškega vida v smeri dodatnih zapletenih in globljih nevronskih mrež.

7. Nastavitev konvolucijske plasti:

Konvolucijske plasti v AlexNet so organizirane v osnovnem zaporedju, s periodičnimi plastmi maksimalnega združevanja za znižanje vzorčenja. Ta jasen inženiring je bil v tistem trenutku pomemben, vendar je omejeval zmožnost organizacije, da ujame kompleksne progresivne elemente.

8. Zmanjšanje dimenzionalnosti:

AlexNet vključuje največje združevanje plasti za znižanje vzorčenja, kar zmanjšuje prostorske komponente zemljevidov elementov. To pomaga pri zmanjševanju računske teže in nadzoru prekomernega opremljanja.

9. Velikost in kompleksnost modela:

Medtem ko je AlexNet takrat veljal za globokega, je nekoliko bolj skromen in manj zapleten v nasprotju s kasnejšimi zasnovami. Zaradi te naravnosti je postalo bolj očitno in izvedljivo.

10. Uporaba pomožnih klasifikatorjev:

Za rešitev problema kotov izhlapevanja med pripravo je AlexNet predstavil zamisel o pomožnih klasifikatorjih. Ti dodatni klasifikatorji so bili združeni z zmernimi plastmi in so dali kotne znake pred plastmi med širjenjem nazaj.

11. Vpliv na smer raziskovanja:

Izid AlexNet je pomenil veliko spremembo na področju osebnega vida. Znanstvenike je spodbudil k raziskovanju zmožnosti poglobljenega učenja za različne naloge, povezane s slikami, kar je spodbudilo hitro izboljšanje nadaljnjih razvitih modelov CNN.

Kaj je GoogleNet?

GoogleNet, sicer imenovan Inception v1, je arhitektura CNN, ki jo je ustvarila skupina Google Brain, zlasti Christian Szegedy, Wei Liu in drugi. Predstavljen je bil leta 2014 in je osvojil ILSVRC z dodatno razvito natančnostjo in računalniško produktivnostjo. Arhitekturo GoogleNeta opisuje njegova globoka zasnova, ki obsega 22 plasti, zaradi česar je eden prvih 'izjemno globokih' CNN.

1. Arhitektura

GoogleNet (Inception v1): GoogleNet, predstavljen leta 2014, je bistvenega pomena za Inception skupino CNN. Znan je po svoji globoki zasnovi, ki vključuje 22 plasti (začetni moduli). Pomemben razvoj GoogleNeta je začetni modul, ki upošteva enake zavoje različnih velikosti kanalov znotraj podobne plasti. To je zmanjšalo računsko zapletenost, hkrati pa ohranjalo natančnost, zaradi česar je bil GoogleNet učinkovitejši od AlexNet.

2. Globina omrežja:

Začetni moduli GoogleNeta veljajo za bistveno globljo zasnovo brez povečanja računskih stroškov. Z 22 plastmi je bil GoogleNet eden glavnih CNN, ki je pokazal prednosti razširjene globine omrežja, kar je spodbudilo nadaljnji razvoj natančnosti in moči.

3. Računalniška produktivnost:

Začetni moduli v GoogleNetu veljajo za bolj produktivno uporabo računalniških sredstev. Z uporabo enakih konvolucij znotraj vsakega začetnega bloka je GoogleNet zmanjšal število meja in izračunov, zaradi česar je bolj dosegljiv za neprekinjene aplikacije in prenos na pripomočke, ki zahtevajo sredstva.

4. Prekomerno opremljanje:

Globoka, a učinkovita zasnova GoogleNeta je v bistvu zmanjšala prekomerno opremljanje, kar mu je omogočilo boljše delovanje na skromnejših naborih podatkov in premaknilo učne situacije.

5. Usposabljanje:

Usposabljanje GoogleNeta dodatno razpravlja o uporabi nabora podatkov ImageNet, primerljivi postopki povečanja informacij pa so bili uporabljeni za nadgradnjo generalizacije. Kakor koli že, GoogleNet je zaradi svoje globlje arhitekture med usposabljanjem zahteval več računalniških sredstev kot AlexNet.

Razvoj začetnih modulov je GoogleNetu omogočil najti nekakšno harmonijo med globino in računalniško učinkovitostjo. Enaki zavoji znotraj vsakega začetnega bloka so v celoti zmanjšali število izračunov in meja, zaradi česar je bilo usposabljanje bolj dosegljivo in učinkovito.

6. Rezultati:

GoogleNet je na tekmovanju ImageNet 2014 dosegel odličen tempo napak med top 5, približno 6,67 %, s čimer je presegel AlexNetovo predstavitev.

Globoka, a izkušena arhitektura GoogleNeta je pokazala zmogljivost globljih nevronskih mrež, hkrati pa je sledila računalniški dosegljivosti, zaradi česar je bolj privlačna za prave aplikacije.

7. Nastavitev konvolucijske plasti:

GoogleNet je predstavil idejo začetnih modulov, ki obsegajo številne enake konvolucijske plasti različnih velikosti kanalov. Ta načrt omogoča Googlu Net, da zajame poudarke na različnih lestvicah in skupaj deluje na zmogljivosti organizacije, da odstrani pomembne elemente iz različnih stopenj premisleka.

8. Zmanjšanje dimenzionalnosti:

ne glede na običajno največje združevanje, GoogleNet uporablja metode za zmanjšanje dimenzionalnosti, kot je konvolucija 1x1. Ti skromnejši zavoji so računsko manj eskalirani in pomagajo pri zmanjševanju števila elementov, hkrati pa varujejo temeljne podatke.

9. Velikost in kompleksnost modela:

Izvorni moduli GoogleNet prinašajo globljo zasnovo z bistveno več plastmi in mejami. Ta zapletenost, ki ponuja dodatno razvito natančnost, lahko naredi organizacijo tudi več testiranja za pripravo in umerjanje.

10. Uporaba pomožnih klasifikatorjev:

GoogleNet je izpopolnil zamisel o pomožnih klasifikatorjih tako, da jih je vključil v iniciacijske module. Ti pomožni klasifikatorji pospešijo pripravo globljih plasti in nadgradijo tok kota, kar prispeva k bolj enakomerni in učinkoviti pripravi.

11. Vpliv na smer raziskovanja:

Začetni moduli GoogleNeta so predstavljali možnost učinkovitega pridobivanja komponent v različnih obsegih. Ta zamisel je vplivala na načrt nastalih zasnov, s čimer je analitikom omogočila, da se osredotočijo na napredovanje organizacijske globine in računalniške produktivnosti, hkrati pa sledijo ali še naprej razvijajo natančnost.

Zaključek

AlexNet in GoogleNet trajno vplivata na področje računalniškega vida in globokega učenja. AlexNet je pokazal zmogljivosti CNN-jev za naloge prepoznavanja slik in pripravljen za prihodnje napredovanje. Potem pa je GoogleNet predstavil zamisel o izvornih modulih, ki so pripravljeni za učinkovitejše in globlje strukture CNN.

Medtem ko imata AlexNet in GoogleNet svoje posebne prednosti, se je področje globokega učenja od njunih predstavitev močno razvilo. Sodobne zasnove, kot so ResNet, DenseNet in EfficientNet, so dodatno premaknile meje natančnosti, produktivnosti in posploševanja. Ko analitiki nadaljujejo z izboljševanjem in širjenjem teh bistvenih modelov, ima usoda računalniškega vida bistveno več omembe vredne zaveze in dodatne intrigantne obete.