Convolutional Neural Network là gì? Cách chọn tham số cho Convolutional Neural Network chuẩn chỉnh

Convolutional Neural Network bắt nguồn từ mô hình Deep Learning được coi là một hệ thống thuật toán có độ chính xác rất cao. Hiện nay, Mạng thần kinh chuyển đổi được sử dụng rộng rãi trong nhận dạng khuôn mặt và hình ảnh rất thông minh và linh hoạt. Vậy Mạng nơ-ron tích chập là gì? Hãy cùng Tino Group tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!

Bạn đang xem: Convolutional Neural Network là gì? Cách chọn tham số cho Convolutional Neural Network chuẩn chỉnh

Giới thiệu về mạng thần kinh tích chập

Mạng thần kinh tích chập là gì?

Mạng thần kinh tích chập (CNN hoặc ConvNet) tạm dịch là: Mạng thần kinh hội tụ. Nó được coi là một trong những mô hình của Deep Learning - một tập hợp các thuật toán để có một mô hình dữ liệu có tính trừu tượng cao bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý cấu trúc phức tạp. Nói một cách đơn giản, CNN là một lớp mạng lưới thần kinh sâu được áp dụng phổ biến nhất để phân tích hình ảnh trực quan.

Hiện tại chúng ta chưa có một định nghĩa chính xác nhất về thuật toán CNN. Mạng CNN được thiết kế để xử lý dữ liệu thông qua nhiều lớp mảng. Ngoài ra, CNN có thể giúp tạo ra một hệ thống thông minh, phản hồi với độ chính xác cao.

Ví dụ: Bạn có thể sử dụng loại mạng thần kinh này trong các ứng dụng như: nhận dạng hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt và hiện tại là Facebook, Google,...

So với mạng nơ-ron thông thường, CNN lấy mảng hai chiều làm đầu vào và hoạt động trực tiếp trên hình ảnh thay vì tập trung vào trích xuất đặc trưng, điều mà bạn thường thấy ở các mạng nơ-ron khác.

Các tính năng là gì?

Feature được dịch là tính năng trong tiếng Việt. Khi sử dụng thuật toán CNN để so sánh từng phần của một hình ảnh, mỗi phần được gọi là một Tính năng.

Mỗi Tính năng được xem dưới dạng hình thu nhỏ hoặc mảng hai chiều nhỏ. Các tính năng được liên kết với các tính năng chung trong mô tả đó. Điều này có nghĩa là Feature sẽ khớp với một số khía cạnh của hình ảnh và chúng sẽ khớp với nhau.

Tích chập là gì?

Convolutional được hiểu là tích chập. Về cơ bản, khi nhìn vào một hình ảnh mới, thuật toán CNN sẽ không biết nó ở đâu, các đặc điểm sẽ khớp ở đâu?

Do đó, Convolutional sẽ thử chúng với tất cả các vị trí khác nhau và tạo thành một bộ lọc có tên là Filter. Quá trình này được thực hiện thông qua phần toán học thần kinh tích chập.

Mạng thần kinh chuyển đổi có bao nhiêu lớp cơ bản?

#Đầu tiên. lớp tích chập

Convolutional Layer được coi là lớp quan trọng nhất trong số ba lớp của Convolutional Neural Network. Bởi vì Convolutional Layer sẽ đại diện cho CNN để thực hiện tất cả các phép toán.

Khi nói về Convolutional Layer, chúng ta cần làm rõ một số khái niệm: Filter Map, Step, Fill, Feature Map.

lọc bản đồ

Nếu ANN được kết nối với từng pixel của hình ảnh đầu vào, CNN có thể sử dụng các bộ lọc để áp dụng cho các khu vực của hình ảnh. Bản đồ bộ lọc này có thể được coi là ma trận 3 chiều của các số và số.

bước lên

Stride trong Convolutional Neural Network được hiểu khi chúng ta thay đổi FilterMap Pixel theo Pixel và dựa trên giá trị từ trái sang phải. Bước đơn giản đại diện cho sự dịch chuyển này.

đổ đầy

Padding là các giá trị null được thêm vào lớp Input.

Bản đồ đặc trưng

Đây là kết quả hiển thị sau khi quét từng Bản đồ bộ lọc thông qua Đăng nhập. Đối với mỗi lần quét như vậy, bạn sẽ thấy chế độ xem phép tính được thực hiện.

#2. Lớp tổng hợp

Khi đầu vào quá lớn, Pooling Layers sẽ chuyển đổi giữa các Convolutional Layers để giảm Tham số.

Có hai loại Pooling Layer phổ biến: Max Pooling và Average Pooling.

Trong Lớp tổng hợp, số lượng Tham số có thể giảm khi bạn sử dụng lớp Tổng hợp tối đa. Do đó, Mạng thần kinh chuyển đổi sẽ xuất hiện với nhiều lớp Bản đồ lọc, mỗi Bản đồ lọc tạo ra một Nhóm tối đa khác nhau.

#3. các lớp Relu

Đây là một chức năng kích hoạt trong Mạng thần kinh. Chúng ta có thể biết đến hàm kích hoạt này bằng một tên gọi khác là Hàm kích hoạt. Nhiệm vụ chính của hàm kích hoạt là mô phỏng các Nơ-ron với tốc độ truyền xung qua Axon. Chức năng kích hoạt nào bao gồm các chức năng chính như Sigmoid, Tanh, Relu, Leaky Relu, Maxout.

Hiện nay, hàm Relu được sử dụng khá phổ biến và thông dụng. Đặc biệt, Relu có ưu điểm nổi bật là hỗ trợ tính toán nhanh nên rất được ưa chuộng trong đào tạo mạng Neural.

Khi sử dụng Relu, bạn nên tập trung vào tùy chỉnh Tỷ lệ học và theo dõi Đơn vị chết. Lớp Relu này được sử dụng sau khi FilterMap được tính toán và áp dụng hàm Relu cho tất cả các giá trị trong FilterMap.

#4. Lớp đóng hoàn toàn

Xem thêm: NguyễN ĐứC Chung La Con Rể CủA Ai

Một Lớp Đóng Hoàn toàn thường được sử dụng để thu được kết quả.

Ví dụ: Sau khi Convolutional Layer và Pooling Layer nhận ảnh truyền qua chúng, bạn sẽ nhận được kết quả Model đã đọc đủ thông tin về ảnh. Vì vậy, bạn phải sử dụng một Complete Connected Layer để có thể liên kết các thuộc tính này và đầu ra Output.

Ngoài ra, khi thu thập dữ liệu hình ảnh, Lớp được kết nối đầy đủ sẽ chuyển đổi chúng thành các phần tử được phân đoạn chất lượng cao. Như chia chúng thành phiếu bầu và xếp hạng để chọn hình ảnh chất lượng nhất. Tuy nhiên, quy trình này hiếm khi được sử dụng vì nó không được coi là một quy trình dân chủ.

Cấu trúc của mạng thần kinh tích chập

Mạng nơ-ron tích chập là tập hợp nhiều lớp Tích chập xếp chồng lên nhau bằng cách sử dụng các hàm tanh và kích hoạt phi tuyến tính để kích hoạt trọng số trên các nút. Sau khi được kích hoạt bởi các tính năng trong mỗi lớp CNN, nó sẽ tạo ra nhiều thông tin trừu tượng hơn cho các lớp tiếp theo. Mỗi lớp kế tiếp sẽ là kết quả Convolution của lớp trước đó, vì vậy chúng ta có các kết nối cục bộ.

Bằng cách huấn luyện mạng, CNN Layers sẽ tự động học các giá trị được đại diện bởi các lớp Filter.

Ví dụ: Trong một tác vụ phân loại ảnh, các CNN sẽ tuần tự cố gắng tìm các thông số tối ưu cho các bộ lọc tương ứng: Raw Pixel => Edges => Shapes => Face => High-level Feature. Lớp cuối cùng được sử dụng để phân lớp hình ảnh.

Trong một mô hình CNN, bạn cần tập trung vào hai khía cạnh: Vị trí bất biến và thành phần. Nếu cùng một đối tượng được chiếu từ các góc độ khác nhau (Dịch, Xoay, Tỷ lệ), độ chính xác của thuật toán sẽ bị ảnh hưởng đáng kể.

Các hoạt động dịch chuyển, xoay hoặc chia tỷ lệ sẽ sử dụng Pooling Layer để thay đổi các thuộc tính khác. Do đó, CNN cung cấp kết quả có độ chính xác khá cao trong các mô hình.

CNN có cấu trúc cơ bản gồm 3 phần chính: Local Reception Area, Shared Weights and Biases, và Pooling.

Khu tiếp tân địa phương

Local recceptive field, tạm dịch: trường tiếp thu cục bộ. Nó được coi là một lớp giúp phân tách và lọc dữ liệu, thông tin của ảnh và chọn ra những vùng ảnh có giá trị nhất để sử dụng.

Trọng số và thành kiến được chia sẻ

Shared Weights, tạm dịch: trọng số được chia sẻ. Chức năng chính của tầng này là giúp giảm thiểu số lượng tham số trong mạng CNN. Vì mỗi Convolution chứa một Bản đồ tính năng khác nhau, mỗi Bản đồ tính năng giúp phát hiện một số Tính năng trong ảnh.

Lớp tổng hợp

Pooling Layer, tạm dịch: lớp tổng hợp. Đây được coi là lớp gần như cuối cùng trước khi kết quả được trình chiếu trên CNN. Do đó, Pooling Layer có nhiệm vụ đơn giản hóa thông tin đầu ra để thu được kết quả dễ hiểu và dễ sử dụng nhất. Tức là sau khi hoàn tất quá trình tính toán và quét các Layer, chúng ta sẽ chuyển sang Pooling Layer để loại bỏ những dữ liệu không cần thiết và trích xuất ra kết quả mình cần.

Cách chọn tham số cho Mạng thần kinh chuyển đổi tiêu chuẩn

Convolutional Neural Network là một thuật toán mang đến cho bạn chất lượng mô hình cực tốt để xây dựng hệ thống một cách thông minh nhất. Để chọn được thông số tốt nhất cho Convolutional Neural Network chuẩn nhất, bạn nên chú ý đến các đại lượng trong 4 yếu tố sau: Number of Convolution Layers, Filter Size, Pooling Size và Train Test method.

Số nếp gấp

Bạn càng có nhiều Lớp kết hợp, chương trình của bạn sẽ hoạt động tốt hơn. Khi sử dụng một số lượng lớn các lớp, các hiệu ứng có thể giảm đáng kể. Có thể sau 3-4 lớp bạn sẽ nhận được kết quả mong muốn.

Kích thước bộ lọc

Hầu hết các Kích thước Bộ lọc thường là 3×3 hoặc 5×5

kích thước tổng hợp

Đối với các loại ảnh thông thường, kích thước sẽ là 2×2, nhưng nếu ảnh của bạn đầu vào lớn thì có thể sử dụng Pooling Size 4×4 để đảm bảo chất lượng ảnh.

Kiểm tra xe lửa

Bạn nên chạy Train Test nhiều lần để so sánh kết quả. Điều này giúp bạn có được Cài đặt tốt nhất.

Về cơ bản, Convolutional Neural Network cung cấp cho bạn các mô hình chất lượng cao. Tuy nhiên, việc hiểu và sử dụng thuật toán này không phải dễ dàng với tất cả mọi người, đặc biệt với những người mới làm quen với CNN.

Chúng tôi hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu được Convolutional Neural Network là gì? Nó có thể giúp bạn hiểu rõ hơn. và cách chọn thông số CNN phù hợp. CNN cập nhật ô tô tự lái, ô tô tự lái, v.v. có thể coi là một trong những thuật toán thông minh và hiệu quả cao được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống xử lý dữ liệu. Chúc các bạn có trải nghiệm thú vị. Kinh nghiệm hữu ích với thuật toán CNN!

Câu hỏi thường gặp về Convolutional Neural Network

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

Xem thêm: 'Shynh dám đi ngược dòng'

Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, TP.HCM Văn phòng đại diện: 42 Trần Phú, Phường 4, Quận 5, Thành phố Hồ Chí Minh
Điện thoại: 0364 333 333 Miễn phí: 1800 6734
E-mail: [email protected]
Website: caodangytehadong.edu.vn