Згорткові нейромережі: що це і для чого вони потрібні?

Як влаштовані згорткові нейромережі?

CNN працюють, імітуючи людський мозок, і використовують набори правил, які допомагають комп’ютеру знаходити особливості в зображеннях, розуміти й інтерпретувати інформацію.

Кожен шар такої мережі обробляє дані і направляє виявлені особливості наступному шару для подальшої обробки. У них використовуються фільтри, які допомагають виділити важливі особливості, наприклад краї або форми об’єктів на зображенні.

Коли до візуального матеріалу застосовуються фільтри, ми отримуємо згорнуте зображення. Потім CNN його аналізує і виявляє важливі особливості. Цей процес називається витяганням ознак.

Крім згорткових шарів, CNN включають:

• шари пулінгу, які зменшують розмір зображення, щоб мережа могла працювати швидше і краще узагальнювати дані;
• шари нормалізації, які допомагають запобігти перенавчання і поліпшити продуктивність мережі;
• солнозв’язні шари, які використовуються для класифікації.

Як вони працюють?

Згорткові нейронні мережі працюють таким чином:

• вхідні дані, такі як зображення або відео, надходять на вхідний шар ;
• згорткові шари витягують різні ознаки із вхідних даних. Вони використовують фільтри для виявлення меж, форм, текстур та інших характеристик;
• після кожного згорткового шару застосовується функція активації ReLU . Вона додає нелінійність і допомагає поліпшити продуктивність мережі;
• далі йде шар пулінгу . Він зменшує розмірність карт ознак, вибираючи найважливіші значення з кожної області;
• повнозв’язні шари приймають вихідні дані з шару пулінгу і використовують набір ваг для класифікації або передбачення. Вони об’єднують виділені ознаки і приймають остаточне рішення.

Приклад виконання завдання

Припустимо, згортковій нейронній мережі необхідно класифікувати зображення кішок і собак. Операція буде проведена за таким алгоритмом:

• вхідний шар: отримує кольорові зображення собаки або кішки у форматі RGB, де кожен піксель представлений значеннями інтенсивності червоного, зеленого і синього колірних каналів;
• згортковий шар: застосовує фільтри до зображення, щоб виділити характеристики, наприклад краї, кути і форми;
• шар ReLU: додає нелінійність, застосовуючи функцію активації ReLU до виходу згорткового шару;
• шар пулінгу: Зменшує розмірність характеристик, вибираючи максимальні значення в кожній ділянці карти ознак;
• повторення шарів: безліч згорткових і пулінгових шарів об’єднуються для вилучення все більш складних характеристик із вхідного зображення;
• шар розгладження: перетворює вихід попереднього шару в одновимірний вектор, що представляє всі характеристики;
• повнозв’язний шар: приймає розгладжений вихід і застосовує ваги для класифікації зображення як собаки або кішки.

Згорткова нейромережа навчається на прикладах із зображеннями, які вже мають ярлики, що вказують, що на них зображено. У процесі навчання вага фільтрів і повнозв’язних шарів змінюється, щоб знизити ймовірність помилок між передбаченнями мережі та правильними відповідями.

Коли навчання закінчено, CNN може точно визначити, що зображено на нових, ще не знайомих, зображеннях кішок і собак. Вона використовує отримані знання про ознаки та шаблони, щоб ухвалити правильне рішення про класифікацію.

Які існують типи згорткових нейронних мереж?

• традиційні CNN, також відомі як "звичайні", складаються із серії згортувальних і субдискретизувальних шарів, за якими слідують один або кілька повнозв’язних шарів. Кожен згортковий шар у такій мережі виконує згортки з використанням фільтрів, що навчаються, для вилучення ознак із вхідного зображення. Прикладом традиційної CNN є архітектура Lenet-5, яка була однією з перших успішних згорткових нейронних мереж для розпізнавання рукописних цифр. Вона складається з двох наборів згорткових і субдискретизуючих шарів, за якими йдуть два повнозв’язних шари. Архітектура Lenet-5 продемонструвала ефективність CNN в ідентифікації зображень, і вони стали широко застосовуватися в галузі комп’ютерного зору;
• рекурентні нейронні мережі (Recurrent Neural Networks, RNN) — можуть обробляти послідовні дані, з огляду на контекст попередніх значень. На відміну від звичайних нейронних мереж, які обробляють дані у фіксованому порядку, RNN можуть працювати зі входами змінної довжини і робити висновки, що залежать від попередніх входів. Рекурентні нейромережі широко використовуються в обробці природної мови. Під час роботи з текстами вони можуть не тільки генерувати текст, а й виконувати переклад. Для цього рекурентна нейромережа навчається на парних реченнях, складених двома різними мовами. RNN обробляє речення по одному, створюючи вихідне речення, яке на кожному кроці залежить від вхідного. Завдяки цьому, рекурентна нейромережа може правильно перекладати навіть складні тексти, оскільки вона враховує попередні входи і виходи, що дає їй змогу розуміти контекст;
• повністю згорткові мережі (Fully Convolutional Networks, FCN) — широко використовуються в задачах комп’ютерного зору, таких як сегментація зображень, виявлення об’єктів і класифікація зображень. Вони навчаються від початку до кінця з використанням методу зворотного поширення помилки (backpropagation) для категоризації або сегментації зображень. Backpropagation допомагає нейронній мережі обчислити градієнти функції втрат за вагами. Функція втрат використовується для вимірювання того, наскільки добре модель машинного навчання передбачає очікуваний результат для заданого входу. На відміну від традиційних згорткових нейронних мереж, FCN не мають повнозв’язних шарів і повністю базуються на згорткових шарах. Це робить їх більш гнучкими та ефективними для обчислень;
• мережа просторових трансформацій (Spatial Transformer Network, STN) — застосовується в задачах комп’ютерного зору для поліпшення здатності нейронної мережі розпізнавати об’єкти або візерунки на зображенні незалежно від їхнього місця розташування, орієнтації або масштабу. Це називається просторовою інваріантністю. Прикладом використання STN є мережа, яка застосовує перетворення до вхідного зображення перед його обробкою. Перетворення може включати вирівнювання об’єктів на зображенні, виправлення перспективних викривлень або інші зміни, що покращують роботу мережі в конкретному завданні. STN допомагає мережі обробляти зображення, враховуючи їхні просторові особливості, і покращує її здатність розпізнавати об’єкти в різних умовах.

Які переваги у CNN?

Одна з головних переваг згорткових нейронних мереж — інваріантність до зсуву. Це означає, як уже було сказано вище, що CNN може розпізнавати об’єкти на зображенні незалежно від їхнього місця розташування.

Ще одна перевага — спільне використання параметрів. Це означає, що один і той самий набір параметрів застосовується для всіх частин вхідного зображення. Такий підхід дає змогу мережі бути компактнішою та ефективнішою, оскільки вона не повинна запам’ятовувати окремі параметри для кожної області досліджуваного матеріалу. Замість цього вона узагальнює знання про ознаки на всьому зображенні, що особливо корисно під час роботи з великими обсягами даних.

Інші переваги CNN включають ієрархічні уявлення, які дозволяють моделювати складні структури даних, і стійкість до змін, що робить їх надійними для різних умов зображень. Крім того, згорткові мережі можуть бути навчені end-to-end, тобто навчання моделі відбувається на всьому шляху від вхідних даних до висновку, що прискорює процес навчання і підвищує загальну продуктивність мережі.

CNN можуть вивчати різні рівні характеристик вхідного зображення. Верхні шари мережі вивчають складніші характеристики, як-от частини та форми об’єктів, а нижні шари — простіші елементи, як-от межі та текстури. Ця ієрархічна модель дає змогу розпізнавати об’єкти на різних рівнях абстракції, що особливо корисно для складних завдань, таких як виявлення об’єктів і сегментація.

Крім того, CNN можуть бути навчені на всій мережі відразу. Це означає, що градієнтний спуск (алгоритм оптимізації) може одночасно оптимізувати всі параметри мережі для поліпшення її продуктивності та швидкої збіжності. Градієнтний спуск дозволяє моделі коригувати параметри на основі інформації про помилку, щоб мінімізувати втрати в процесі навчання.

А які недоліки?

Для навчання CNN потрібен великий обсяг розмічених даних, і воно часто займає багато часу. Це пов’язано з високими вимогами до обчислювальної потужності.

Архітектура CNN, що включає кількість і тип шарів, може впливати на продуктивність мережі. Наприклад, додавання більшої кількості шарів дає змогу підвищити точність моделі, але й збільшує складність мережі, а з нею і вимоги до обчислювальних ресурсів. Глибокі архітектури CNN також страждають від перенавчання, коли мережа зосереджується на тренувальних даних і погано застосовує отримані знання до нових, невідомих даних.

У завданнях, де потрібне контекстне розуміння, наприклад, в обробці природної мови, згорткові мережі можуть мати обмеження. Для таких завдань кращі інші типи нейронних мереж, які спеціалізуються на аналізі послідовностей і враховують контекстуальні залежності між елементами.

Незважаючи на ці недоліки, згорткові нейронні мережі все ще широко застосовуються і демонструють високу ефективність у глибокому навчанні. Вони є ключовим інструментом у галузі штучних нейромереж, особливо в задачах комп’ютерного зору.

Матеріал підготовлено за участю мовних моделей, розроблених OpenAI. Інформація, подана тут, частково заснована на машинному навчанні, а не на реальному досвіді або емпіричних дослідженнях.