V posledních letech hluboké učení změnilo oblast počítačového vidění a umožnilo počítačům vnímat a zjišťovat vizuální informace na neobvyklých úrovních. Zásadní vliv na tuto změnu měla hra konvolučních neuronových sítí (CNN), s několika průkopnickými návrhy. Dvě z nejvlivnějších struktur CNN jsou AlexNet a GoogleNet (InceptionNet). Tyto dva modely celkově přispěly k pokroku v úkolech klasifikace snímků, přesto se liší ve svých strukturách a principech návrhu. V tomto článku se ponoříme do kritických rozdílů mezi AlexNet a GoogleNet, prozkoumáme jejich struktury, rozhodnutí o návrhu a provedení.

Hlavní rozdíly mezi AlexNet a GoogleNet

Co je AlexNet?

AlexNet je pozoruhodná architektura konvoluční neuronové sítě (CNN), kterou vytvořili Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever a Geoffrey Hinton. Byl představen v roce 2012 a dosáhl zásadního pokroku v ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) tím, že v podstatě porazil různé metodiky. AlexNet byla hlavní CNN, která ukázala životaschopnost hlubokého učení pro úlohy pořadí obrázků, což označovalo určující okamžik v oblasti počítačového vidění.

1. Architektura

AlexNet, vydaný v roce 2012, byl průkopníkem CNN, který vyhrál ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) s kritickým prostorem pro chyby. Skládá se z pěti konvolučních vrstev následovaných třemi zcela sdruženými vrstvami. Využití ovládání ReLU (Redressed Direct Unit) a standardizace reakce okolí (LRN) přispělo k jeho prosperitě. AlexNet navíc představil myšlenku zapojení GPU do přípravy, což celkově urychlilo rostoucí zkušenost.

2. Hloubka sítě:

S osmi vrstvami (pěti konvolučními a třemi zcela spojenými vrstvami) byl AlexNet v hodinu své prezentace vnímán jako hluboký. Bez ohledu na to, na rozdíl od současných návrhů, je obecně mělký, což omezuje jeho schopnost zachytit ohromující prvky a příklady v extrémně složitých souborech dat.

3. Výpočetní produktivita:

Přestože prezentace přípravy GPU na AlexNet urychlila vzdělávací zkušenost, byla stále výpočetně nákladná kvůli hlubším zcela propojeným vrstvám a omezenému využití paralelizace.

porovnání řetězců v Javě

4. Přesazení:

Díky svému mírně mělkému designu a velkému počtu hranic byl AlexNet více nakloněn nadměrnému vybavení, zejména u skromnějších datových sad. Následně byly obeznámeny se strategiemi, jako je dropout, k moderování tohoto problému.

5. Školení:

K trénování AlexNet použili tvůrci datovou sadu ImageNet, která obsahuje více než 1 000 000 pojmenovaných obrázků z 1 000 klasifikací. Jako výpočet zlepšení použili stochastický pokles úhlu (SGD) s energií. Během školení byly použity metody rozšiřování informací, jako je libovolná editace a listování, aby se rozšířila velikost trénovací datové sady a dále se rozvinulo zobecnění.

Tréninkový systém byl požadován výpočetně a využití GPU AlexNet pro rovnoměrné zacházení se nakonec ukázalo jako zásadní. Školení AlexNet na dvojitém GPU frameworku vyžadovalo asi sedm dní, což bylo zásadní zlepšení v kontrastu s běžnými tréninkovými časy založenými na počítačových procesorech.

6. Výsledky:

V rivalitě ImageNet 2012 dosáhl AlexNet pozoruhodného tempa chyb v top 5 kolem 15,3 %, čímž drtivě porazil různé metodiky.

Výsledek AlexNet odstartoval záplavu zájmu o hluboké učení a CNN, což vyvolalo změnu místní koncentrace počítačového vidění směrem k dalším komplikovaným a hlubším neuronovým sítím.

7. Nastavení konvoluční vrstvy:

Konvoluční vrstvy v AlexNet jsou organizovány v základní posloupnosti s periodickými vrstvami sdružených maximálních hodnot pro převzorkování. Toto jasné inženýrství bylo v tu chvíli významné, přesto omezovalo schopnost organizace zachytit složité progresivní prvky.

8. Snížení rozměrů:

AlexNet zahrnuje maximální sdružování vrstev pro downsampling, čímž se zmenšují prostorové komponenty map prvků. To pomáhá při snižování výpočetní hmotnosti a kontrole nadměrného vybavení.

9. Velikost a složitost modelu:

Zatímco AlexNet byl v tomto bodě považován za hluboký, je poněkud skromnější a méně komplikovaný v kontrastu s pozdějšími návrhy. Díky této přímočarosti to bylo zjevnější a proveditelnější.

10. Využití pomocných klasifikátorů:

powershell větší nebo rovno

Pro vyřešení problému odpařovacích úhlů během přípravy představil AlexNet myšlenku pomocných klasifikátorů. Tyto extra klasifikátory byly spojeny se středními vrstvami a během zpětného šíření poskytovaly úhlové znaky před vrstvami.

11. Dopad na směr výzkumu:

Výsledek AlexNet znamenal obrovskou změnu v oblasti počítačového vidění. To podnítilo vědce, aby prozkoumali schopnost hlubokého učení pro různé úkoly související s obrázky, což podnítilo rychlé zlepšení dále vyvinutých návrhů CNN.

Co je GoogleNet?

GoogleNet, jinak nazývaný Inception v1, je architektura CNN vytvořená skupinou Google Brain, zejména Christianem Szegedym, Wei Liu a dalšími. Byl představen v roce 2014 a vyhrál ILSVRC s dále vyvinutou přesností a výpočetní produktivitou. Architektura GoogleNet je popsána svým hlubokým designem, který obsahuje 22 vrstev, což z něj dělá jednu z prvních „výjimečně hlubokých“ CNN.

1. Architektura

GoogleNet (Inception v1): GoogleNet, který byl představen v roce 2014, je nezbytný pro skupinu Inception CNN. Je známý pro svůj hluboký design zahrnující 22 vrstev (počáteční moduly). Zásadním vývojem GoogleNet je úvodní modul, který uvažuje o stejných konvolucích různých velikostí kanálů uvnitř podobné vrstvy. To snížilo výpočetní složitost a zároveň udrželo krok s přesností, takže GoogleNet je efektivnější než AlexNet.

2. Hloubka sítě:

Počáteční moduly GoogleNet jsou považovány za v podstatě hlubší návrh bez rozšiřování nákladů na výpočetní techniku. S 22 vrstvami byl GoogleNet jednou z hlavních CNN, která ukázala výhody rozšířené hloubky sítě, což pobízelo k dalšímu rozvoji přesnosti a výkonu.

3. Výpočetní produktivita:

Úvodní moduly v GoogleNet jsou považovány za produktivnější využití výpočetních prostředků. Využitím stejných konvolucí uvnitř každého počátečního bloku zmenšil GoogleNet počet hranic a výpočtů, čímž se stal dosažitelnějším pro nepřetržité aplikace a přenášení na zařízeních vynucených aktivy.

4. Přesazení:

Hluboký, ale účinný design sítě GoogleNet v podstatě snížil nadměrné vybavení a umožnil mu lépe fungovat na skromnějších souborech dat a přesunout učební situace.

5. Školení:

Školení GoogleNet navíc rozvádí využití datové sady ImageNet a pro upgrade generalizace byly použity srovnatelné postupy navyšování informací. Ať je to jakkoli, kvůli své hlubší architektuře vyžadoval GoogleNet během školení více výpočetních prostředků než AlexNet.

Vývoj počátečních modulů umožnil GoogleNet najít určitý druh harmonie mezi hloubkou a výpočetní efektivitou. Rovnoměrné konvoluce uvnitř každého počátečního bloku snížily počet výpočtů a hranic, takže trénink byl dosažitelnější a efektivnější.

6. Výsledky:

GoogleNet dosáhl v soutěži ImageNet 2014 skvělého tempa chyby v top 5 kolem 6,67 %, čímž předčil prezentaci AlexNet.

Hluboká, ale zdatná architektura GoogleNet prokázala schopnost hlubších neuronových sítí a zároveň držela krok s výpočetní dosažitelností, díky čemuž byla pro skutečné aplikace poutavější.

7. Nastavení konvoluční vrstvy:

metody seznamu java

GoogleNet představil myšlenku začínajících modulů, které obsahují četné stejné konvoluční vrstvy různých velikostí kanálů. Tento plán umožňuje službě GoogleNet zachytit nejdůležitější body v různých měřítcích a celkově pracuje na kapacitě organizace odstranit významné prvky z různých stupňů projednávání.

8. Snížení rozměrů:

bez ohledu na obvyklé sdružování maximálních hodnot využívá GoogleNet metody snižování rozměrů, jako jsou konvoluce 1x1. Tyto skromnější konvoluce jsou výpočetně méně eskalované a pomáhají snižovat počet prvků a zároveň chránit základní data.

9. Velikost a složitost modelu:

Původní moduly GoogleNet přinášejí hlubší design s podstatně více vrstvami a hranicemi. Tato složitost, i když nabízí dále rozvinutou přesnost, může organizaci rovněž přimět více testování k přípravě a kalibraci.

10. Využití pomocných klasifikátorů:

GoogleNet zdokonalil myšlenku pomocných klasifikátorů tím, že je začlenil do iniciačních modulů. Tyto pomocné klasifikátory urychlují přípravu hlubších vrstev a zlepšují úhlový proud, čímž přispívají k stabilnější a efektivnější přípravě.

11. Dopad na směr výzkumu:

Počáteční moduly GoogleNet představovaly možnost efektivní extrakce komponent v různých měřítcích. Tato myšlenka ovlivnila plán výsledných návrhů a umožnila analytikům soustředit se na pokrok v hloubce organizace a výpočetní produktivitě a zároveň udržet krok s přesností nebo ji dále rozvíjet.

Závěr

AlexNet i GoogleNet trvale ovlivňují oblast počítačového vidění a hlubokého učení. AlexNet předvedl schopnost CNN pro úlohy rozpoznávání obrazu a připravený pro budoucí vývoj. GoogleNet pak znovu představil myšlenku původních modulů, aby byly připraveny pro efektivnější a hlubší struktury CNN.

Zatímco AlexNet a GoogleNet mají svá speciální aktiva, oblast hlubokého učení se od jejich prezentací zásadně rozvinula. Současné návrhy, jako jsou ResNet, DenseNet a EfficientNet, navíc posunuly hranice přesnosti, produktivity a zobecnění. Jak analytici pokračují ve zdokonalování a rozšiřování těchto základních modelů, osud počítačového vidění s sebou nese mnohem významnější závazek a další zajímavé vyhlídky.