В предыдущем посте мы познакомились с основами нейронных сетей. Сегодня мы углубимся в сверточные нейронные сети (CNN) – архитектуру, которая революционизировала область компьютерного зрения.
1. Что такое сверточная нейронная сеть?
CNN – это особый вид нейронной сети, который предназначен для обработки данных, имеющих структуру сетки, таких как изображения. CNN используют специальные слои, называемые сверточными слоями, для извлечения признаков из изображений.
2. Основные компоненты CNN:
- Сверточный слой (Convolutional Layer): Основной строительный блок CNN. Он применяет фильтры (ядра свертки) к входному изображению для извлечения локальных признаков, таких как края, углы и текстуры.Фильтр (Filter): Маленькая матрица весов, которая скользит по изображению и вычисляет свертку.
Свертка (Convolution): Операция умножения фильтра на участок изображения и суммирования результатов.
Карта признаков (Feature Map): Выход сверточного слоя, который содержит признаки, извлеченные фильтром. - Слой подвыборки (Pooling Layer): Уменьшает размерность карт признаков, сохраняя при этом важную информацию. Это помогает уменьшить вычислительную нагрузку и сделать модель более устойчивой к небольшим изменениям во входном изображении. Наиболее распространенные типы подвыборки:Max Pooling: Выбирает максимальное значение из каждого участка карты признаков.
Average Pooling: Вычисляет среднее значение из каждого участка карты признаков. - Слой активации (Activation Layer): Применяет функцию активации к выходным данным сверточного или полносвязного слоя. Наиболее распространенные функции активации:ReLU (Rectified Linear Unit): Выводит значение, если оно положительное, и 0, если оно отрицательное.
Sigmoid: Выводит значение от 0 до 1.
Tanh (Hyperbolic Tangent): Выводит значение от -1 до 1. - Полносвязный слой (Fully Connected Layer): Как и в обычных нейронных сетях, полносвязные слои используются для классификации.
3. Как работает CNN?
- Входное изображение подается на вход.
- Сверточные слои извлекают признаки из изображения, создавая карты признаков.
- Слои подвыборки уменьшают размерность карт признаков.
- Полносвязные слои классифицируют изображение на основе извлеченных признаков.
4. Пример архитектуры CNN:
Input Image -> Convolutional Layer -> ReLU -> Pooling Layer -> Convolutional Layer -> ReLU -> Pooling Layer -> Flatten -> Fully Connected Layer -> Softmax -> Output (Classification)
- Input Image: Входное изображение.
- Convolutional Layer: Сверточный слой для извлечения признаков.
- ReLU: Функция активации ReLU.
- Pooling Layer: Слой подвыборки для уменьшения размерности.
- Flatten: Преобразует многомерные карты признаков в одномерный вектор для подачи на полносвязный слой.
- Fully Connected Layer: Полносвязный слой для классификации.
- Softmax: Функция активации softmax для вывода вероятностей классов.
- Output (Classification): Результат классификации.
5. Преимущества CNN:
- Автоматическое извлечение признаков: CNN автоматически извлекают важные признаки из изображений, что избавляет от необходимости ручной разработки признаков.
- Локальная связность: Сверточные слои учитывают локальную связность пикселей в изображении, что позволяет им эффективно извлекать локальные признаки.
- Совместное использование весов: Фильтры сверточных слоев используются для обработки всех участков изображения, что уменьшает количество параметров модели и делает ее более устойчивой к переобучению.
- Инвариантность к сдвигам: CNN устойчивы к небольшим сдвигам во входном изображении.
В следующей части мы реализуем CNN для классификации изображений MNIST с помощью Keras!
Вопрос дня: Какие задачи, кроме классификации изображений, можно решать с помощью CNN? Поделитесь в комментариях! 👇
#сверточныесети #cnn #keras #tensorflow #глубокоеобучение #deeplearning #искусственныйинтеллект #ai #ml #компьютерноезрение #computer vision #дляначинающих #технологии #дзен #канал