TechCodeview

În ultimii ani, învățarea profundă a modificat domeniul viziunii computerizate, permițând computerelor să perceapă și să descopere informațiile vizuale la niveluri neobișnuite. Jocul rețelelor neuronale convoluționale (CNN) a avut un impact crucial asupra acestei schimbări, cu câteva modele inovatoare care au condus. Două dintre cele mai influente structuri CNN sunt AlexNet și GoogleNet (InceptionNet). Cele două modele s-au adăugat cu totul la progresul sarcinilor de clasificare a imaginilor, totuși ele contrastează în structurile și principiile de proiectare. În acest articol, ne vom scufunda în diferențele critice dintre AlexNet și GoogleNet, explorând structurile, deciziile de proiectare și execuția acestora.

Diferențele majore între AlexNet și GoogleNet

Ce este AlexNet?

AlexNet este o arhitectură remarcabilă de rețea neuronală convoluțională (CNN) creată de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever și Geoffrey Hinton. A fost introdus în 2012 și a făcut progrese critice în cadrul ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) prin depășirea diferitelor metodologii. AlexNet a fost principalul CNN care a arătat viabilitatea învățării profunde pentru sarcinile de ordine a imaginilor, denotând un moment definitoriu în domeniul viziunii computerizate.

1. Arhitectura

Lansat în 2012, AlexNet a fost un CNN de vârf care a câștigat ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) cu spațiu critic pentru erori. Acesta cuprinde cinci straturi convoluționale urmate de trei straturi complet asociate. Utilizarea acționării ReLU (Redressed Direct Unit) și standardizarea reacției de vecinătate (LRN) a adăugat prosperitatea acesteia. În plus, AlexNet a prezentat ideea implicării GPU-urilor în pregătire, ceea ce a accelerat cu totul experiența în creștere.

2. Profunditatea rețelei:

Cu opt straturi (cinci straturi convoluționale și trei straturi complet asociate), AlexNet a fost văzut ca profund la ora prezentării sale. Cu toate acestea, spre deosebire de modelele actuale, este în general superficial, limitându-și capacitatea de a prinde elemente și exemple uluitoare în seturi de date extrem de complexe.

3. Productivitate computațională:

În timp ce prezentarea de către AlexNet a pregătirii GPU-ului a accelerat experiența educațională, a fost încă costisitoare din punct de vedere computațional din cauza straturilor sale mai profunde asociate și a utilizării limitate a paralelizării.

4. Supramontare:

Datorită designului său moderat de adâncime și a unui număr mare de limite, AlexNet a fost mai înclinat spre supraadaptare, în special pe seturi de date mai modeste. Strategii precum abandonul școlar au fost ulterior cunoscute pentru a modera această problemă.

5. Antrenament:

Pentru a instrui AlexNet, creatorii au folosit setul de date ImageNet, care conține peste 1.000.000 de imagini cu nume din 1.000 de clasificări. Ei au utilizat căderea unghiului stocastic (SGD) cu energie ca calcul de îmbunătățire. În timpul antrenamentului, au fost aplicate metode de extindere a informațiilor, cum ar fi editarea arbitrară și răsturnarea, pentru a extinde dimensiunea setului de date de antrenament și pentru a dezvolta în continuare generalizarea.

Sistemul de instruire a fost solicitat computațional, iar utilizarea de către AlexNet a GPU-urilor pentru o manipulare egală a ajuns să fie esențială. Antrenarea AlexNet pe un cadru dublu GPU a necesitat aproximativ șapte zile, ceea ce a fost o îmbunătățire critică, în comparație cu timpii de antrenament obișnuiți bazați pe procesoare de computer.

program c pentru matrice bidimensională

6. Rezultate:

În rivalitatea ImageNet 2012, AlexNet a realizat un ritm remarcabil de top-5 greșeli de aproximativ 15,3%, învingând diferite metodologii în mod covârșitor.

Rezultatul AlexNet a declanșat un val de interes pentru învățarea profundă și CNN-uri, determinând o schimbare în concentrarea zonei locale a vederii computerizate către rețele neuronale suplimentare complicate și mai profunde.

7. Configurarea stratului convoluțional:

Straturile convoluționale din AlexNet sunt organizate într-o succesiune de bază, cu straturi periodice de max-pooling pentru eșantionare. Această inginerie clară a fost importantă la acel moment, dar a restrâns capacitatea organizației de a prinde elemente complexe progresive.

8. Scăderea dimensionalității:

AlexNet implică un număr maxim de straturi pentru eșantionare, reducând componentele spațiale ale hărților de elemente. Acest lucru ajută la reducerea greutății de calcul și la controlul supraajustării.

9. Dimensiunea și complexitatea modelului:

În timp ce AlexNet era privit ca profund în acel moment, este ceva mai modest și mai puțin complicat în comparație cu design-urile ulterioare. Această simplitate a făcut-o mai evidentă și mai eficientă.

10. Utilizarea clasificatorilor asistenți:

Pentru a rezolva problema unghiurilor de evaporare în timpul pregătirii, AlexNet a prezentat ideea de clasificatoare auxiliare. Acești clasificatori suplimentari au fost uniți la straturi moderate și au dat semne de unghi la straturile dinainte în timpul propagării inverse.

11. Impactul asupra direcției de cercetare:

Rezultatul AlexNet a desemnat o schimbare uriașă în domeniul viziunii pe computer. A incitat oamenii de știință să investigheze capacitatea de învățare profundă pentru diferite sarcini legate de imagini, determinând îmbunătățirea rapidă a proiectelor CNN dezvoltate în continuare.

computerul a inventat anul

Ce este GoogleNet?

GoogleNet, denumit altfel Inception v1, este o arhitectură CNN creată de grupul Google Brain, în special de Christian Szegedy, Wei Liu și alții. A fost introdus în 2014 și a câștigat ILSVRC cu precizie și productivitate computațională dezvoltate în continuare. Arhitectura GoogleNet este descrisă de designul său profund, care cuprinde 22 de straturi, ceea ce îl face unul dintre primele CNN „excepțional de adânci”.

1. Arhitectura

gestionarea excepțiilor java

GoogleNet (Inception v1): Prezentat în 2014, GoogleNet este esențial pentru grupul Inception de CNN. Este cunoscut pentru designul său profund care implică 22 de straturi (module de început). Dezvoltarea vitală a GoogleNet este modulul de inițiere, care ia în considerare convoluții egale de diferite dimensiuni ale canalelor în interiorul unui strat similar. Acest lucru a redus complexitatea de calcul, ținând în același timp pasul cu precizia, făcând GoogleNet mai eficient decât AlexNet.

2. Profunditatea rețelei:

Modulele inițiale ale GoogleNet sunt considerate un design în esență mai profund, fără a extinde cheltuielile de calcul. Cu 22 de straturi, GoogleNet a fost unul dintre principalele CNN-uri pentru a arăta beneficiile profunzimii extinse a rețelei, ceea ce a determinat o precizie și putere mai dezvoltate.

3. Productivitate computațională:

Modulele inițiale din GoogleNet sunt considerate o utilizare mai productivă a activelor de calcul. Utilizând convoluții egale în interiorul fiecărui bloc inițial, GoogleNet a diminuat numărul de limite și calcule, făcându-l mai accesibil pentru aplicații continue și transmiterea pe gadget-uri forțate de active.

4. Supramontare:

Designul profund, dar eficient, al GoogleNet a diminuat, în esență, supraadaptarea, permițându-i să funcționeze mai bine pe seturi de date mai modeste și să mute situațiile de învățare.

5. Antrenament:

Instruirea GoogleNet detaliază suplimentar utilizarea setului de date ImageNet, iar procedurile de creștere a informațiilor comparabile au fost utilizate pentru a actualiza generalizarea. Oricum ar fi, din cauza arhitecturii sale mai profunde, GoogleNet a necesitat mai multe active de calcul decât AlexNet în timpul antrenamentului.

Dezvoltarea modulelor inițiale a permis GoogleNet să găsească un fel de armonie între profunzime și eficiență computațională. Convoluțiile egale din interiorul fiecărui bloc inițial au scăzut cu totul numărul de calcule și limite, făcând antrenamentul mai realizabil și mai eficient.

6. Rezultate:

GoogleNet a realizat un ritm grozav de gafe în top-5 de aproximativ 6,67% în concursul ImageNet 2014, depășind prezentarea lui AlexNet.

Arhitectura profundă, oricum competentă, a GoogleNet a arătat capacitatea de rețele neuronale mai profunde, ținând în același timp pasul cu realizabilitatea computațională, făcând-o mai captivantă pentru aplicații adevărate.

7. Configurarea stratului convoluțional:

GoogleNet a prezentat ideea de a începe module, care cuprind numeroase straturi convoluționale egale de diferite dimensiuni ale canalelor. Acest plan permite GoogleNet să surprindă momentele importante la diferite scări și lucrează în totalitate la capacitatea organizației de a elimina elemente semnificative din diferite grade de deliberare.

8. Scăderea dimensionalității:

în ciuda combinației maxime obișnuite, GoogleNet utilizează metode de reducere a dimensionalității, cum ar fi convoluțiile 1x1. Aceste circumvoluții mai modeste sunt mai puțin escalate din punct de vedere computațional și ajută la diminuarea numărului de elemente, salvând în același timp datele fundamentale.

9. Dimensiunea și complexitatea modelului:

Modulele de origine GoogleNet aduc un design mai profund, cu mai multe straturi și limite. Această complexitate, în timp ce oferă o precizie dezvoltată în continuare, poate, de asemenea, să facă organizația mai multă testare pentru pregătire și calibrare.

10. Utilizarea clasificatorilor asistenți:

GoogleNet a rafinat ideea clasificatorilor asistenți prin încorporarea acestora în modulele de inițiere. Aceste clasificatoare asistenți avansează pregătirea straturilor mai profunde și îmbunătățesc fluxul unghiular, adăugând o pregătire mai stabilă și mai eficientă.

11. Impactul asupra direcției de cercetare:

Modulele de început ale GoogleNet au prezentat posibilitatea extragerii eficiente a componentelor la diferite scări. Această idee a avut un impact asupra planului de proiecte rezultate, dând putere analiștilor să se concentreze asupra creșterii profunzimii organizației și a productivității computaționale, ținând pasul cu precizia sau dezvoltând-o în continuare.

matrice dinamică java

Concluzie

Atât AlexNet, cât și GoogleNet afectează în mod durabil domeniul viziunii computerizate și al învățării profunde. AlexNet a prezentat capacitatea CNN-urilor pentru sarcini de recunoaștere a imaginilor și configurate pentru progresele viitoare. Apoi, din nou, GoogleNet a prezentat ideea modulelor de origine, făcându-le pregătite pentru structuri CNN mai eficiente și mai profunde.

În timp ce AlexNet și GoogleNet au atuurile lor speciale, domeniul învățării profunde s-a dezvoltat fundamental de la prezentările lor. Design-urile actuale, cum ar fi ResNet, DenseNet și EfficientNet, au depășit în plus limitele exactității, productivității și generalizării. Pe măsură ce analiștii continuă să îmbunătățească și să extindă aceste modele esențiale, soarta viziunii computerizate deține un angajament mult mai demn de remarcat și perspective suplimentare interesante.