PyTorchin konvoluutiohermoverkon (CNN) arkkitehtuuri viittaa sen eri komponenttien, kuten konvoluutiokerrosten, poolauskerrosten, täysin yhdistettyjen kerrosten ja aktivointitoimintojen, suunnitteluun ja järjestelyyn. Arkkitehtuuri määrittää, kuinka verkko prosessoi ja muuntaa tulodataa mielekkäiden tulosten tuottamiseksi. Tässä vastauksessa annamme yksityiskohtaisen ja kattavan selvityksen CNN:n arkkitehtuurista PyTorchissa keskittyen sen avainkomponentteihin ja niiden toimintoihin.
CNN koostuu tyypillisesti useista kerroksista, jotka on järjestetty peräkkäin. Ensimmäinen kerros on tyypillisesti konvoluutiokerros, joka suorittaa syöttötiedon konvoluution perusoperaation. Konvoluutio sisältää joukon opittavia suodattimia (tunnetaan myös nimellä ytimiä) syöttötietoihin ominaisuuksien poimimiseksi. Kukin suodatin suorittaa pistetulon painojensa ja syötteen paikallisen reseptiivisen kentän välillä ja muodostaa piirrekartan. Nämä ominaisuuskartat tallentavat syötetyn tiedon eri näkökohtia, kuten reunoja, pintakuvioita tai kuvioita.
Konvoluutiokerroksen jälkeen piirrekarttoihin sovelletaan elementtikohtaisesti epälineaarista aktivointifunktiota. Tämä tuo verkkoon epälineaarisuuden, jolloin se voi oppia monimutkaisia suhteita tulon ja lähdön välillä. CNN:issä käytettyjä yleisiä aktivointitoimintoja ovat ReLU (Recified Linear Unit), sigmoid ja tanh. ReLU:ta käytetään laajalti sen yksinkertaisuuden ja tehokkuuden vuoksi katoavan gradientin ongelman lieventämisessä.
Aktivointitoiminnon jälkeen käytetään usein poolauskerrosta piirrekarttojen tilamittojen pienentämiseksi samalla kun tärkeät ominaisuudet säilyvät. Poolaustoiminnot, kuten max pooling tai keskimääräinen yhdistäminen, jakavat ominaisuuskartat ei-päällekkäisiin alueisiin ja yhdistävät arvot kunkin alueen sisällä. Tämä alinäytteistystoiminto vähentää verkon laskennallista monimutkaisuutta ja tekee siitä kestävämmän tulon vaihteluille.
Konvoluutio-, aktivointi- ja poolauskerrokset toistetaan tyypillisesti useita kertoja yhä abstraktimpien ja korkeamman tason ominaisuuksien poimimiseksi syöttötiedoista. Tämä saavutetaan lisäämällä suodattimien määrää kussakin konvoluutiokerroksessa tai pinoamalla useita konvoluutiokerroksia yhteen. Verkon syvyys mahdollistaa sen, että se voi oppia syötteen hierarkkisia esityksiä ja tallentaa sekä matalan että korkean tason ominaisuuksia.
Kun piirteiden erotusprosessi on valmis, tulos litistetään 1D-vektoriksi ja viedään yhden tai useamman täysin yhdistetyn kerroksen läpi. Nämä kerrokset yhdistävät jokaisen yhden kerroksen neuronin jokaiseen seuraavan kerroksen neuroniin, mikä mahdollistaa monimutkaisten suhteiden oppimisen. Täysin yhdistettyjä kerroksia käytetään yleisesti verkon viimeisissä kerroksissa kartoittaakseen opitut ominaisuudet haluttuun lähtöön, kuten luokkatodennäköisyydet kuvan luokittelutehtävissä.
Verkon suorituskyvyn ja yleistämisen parantamiseksi voidaan soveltaa erilaisia tekniikoita. Regularisointitekniikoita, kuten dropout- tai eränormalisointia, voidaan käyttää estämään ylisovitusta ja parantamaan verkon kykyä yleistää näkymättömiin tietoihin. Dropout asettaa satunnaisesti osan hermosoluista nollaan harjoituksen aikana, mikä pakottaa verkon oppimaan redundantteja esityksiä. Eränormalisointi normalisoi syötteet jokaiseen kerrokseen, mikä vähentää sisäistä kovariaattisiirtymää ja nopeuttaa harjoitusprosessia.
PyTorchin CNN-arkkitehtuuri kattaa sen komponenttien järjestelyn ja suunnittelun, mukaan lukien konvoluutiokerrokset, aktivointitoiminnot, poolauskerrokset ja täysin yhdistetyt kerrokset. Nämä komponentit toimivat yhdessä poimiakseen ja oppiakseen merkityksellisiä ominaisuuksia syöttötiedoista, jolloin verkko voi tehdä tarkkoja ennusteita tai luokituksia. Suunnittelemalla arkkitehtuuri huolellisesti ja ottamalla mukaan tekniikoita, kuten regularisointia, verkon suorituskykyä ja yleistämistä voidaan parantaa.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Konvoluutio-hermoverkko (CNN):
- Mikä on suurin tehty konvoluutiohermoverkko?
- Mitkä ovat ulostulokanavat?
- Mitä tarkoittaa tulokanavien lukumäärä (nn.Conv1d:n ensimmäinen parametri)?
- Mitkä ovat yleisiä tekniikoita CNN:n suorituskyvyn parantamiseksi harjoittelun aikana?
- Mikä on erän koon merkitys CNN:n koulutuksessa? Miten se vaikuttaa koulutusprosessiin?
- Miksi on tärkeää jakaa tiedot koulutus- ja validointisarjoiksi? Kuinka paljon dataa yleensä varataan validointiin?
- Kuinka valmistelemme koulutustiedot CNN:lle? Selitä asiaan liittyvät vaiheet.
- Mikä on optimointi- ja häviöfunktion tarkoitus konvoluutiohermoverkon (CNN) koulutuksessa?
- Miksi on tärkeää seurata syötetietojen muotoa CNN:n koulutuksen eri vaiheissa?
- Voidaanko konvoluutiokerroksia käyttää muulle datalle kuin kuville? Anna esimerkki.
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia Convolution-hermoverkossa (CNN)