Згорткавыя нейронавыя сеткі (CNN) - гэта клас мадэляў глыбокага навучання, якія шырока выкарыстоўваюцца для задач распазнавання малюнкаў. Працэс згортвання ў CNN адыгрывае вырашальную ролю ў ідэнтыфікацыі заканамернасцей або асаблівасцей выявы. У гэтым тлумачэнні мы паглыбімся ў дэталі таго, як выконваюцца згорткі, і іх значэнне ў аналізе малюнкаў.
У аснове CNN згорткі - гэта матэматычныя аперацыі, якія ўключаюць невялікую матрыцу, званую фільтрам або ядром, якая прымяняецца да ўваходнага малюнка. Фільтр звычайна ўяўляе сабой квадратную матрыцу з памерамі, значна меншымі, чым уваходнае малюнак. Аперацыя згортвання ўключае слізгаценне гэтага фільтра па малюнку, вылічэнне кропкавых здабыткаў паміж фільтрам і адпаведнымі ўчасткамі выявы.
Аперацыя згортвання выконваецца шляхам узяцця паэлементнага твора фільтра і субрэгіёна выявы, на якім ён у цяперашні час знаходзіцца, і падсумоўвання вынікаў. Гэты працэс паўтараецца для кожнай субрэгіёна выявы, ствараючы новую матрыцу, званую картай функцый. Карта функцый прадстаўляе актывацыі або рэакцыі фільтра ў розных месцах на ўваходным малюнку.
Выкарыстоўваючы розныя фільтры, CNN могуць навучыцца выяўляць розныя шаблоны або асаблівасці ў выяве. Напрыклад, фільтр можа быць распрацаваны для выяўлення гарызантальных краёў, у той час як іншы фільтр можа быць распрацаваны для выяўлення дыяганальных ліній. У працэсе навучання CNN вучыцца наладжваць вагу фільтраў, каб аптымізаваць сваю прадукцыйнасць пры пастаўленай задачы.
Выкарыстанне звілін у CNN дае некалькі пераваг для ідэнтыфікацыі шаблонаў або асаблівасцей на малюнках. Па-першае, згорткі дазваляюць сетцы фіксаваць лакальныя залежнасці ў малюнку. Ссоўваючы фільтр па малюнку, CNN можа выяўляць шаблоны незалежна ад іх месцазнаходжання. Гэтая ўласцівасць прасторавай нязменнасці дазваляе CNN распазнаваць аб'екты, нават калі яны з'яўляюцца ў розных частках выявы.
Па-другое, згорткі дапамагаюць паменшыць колькасць параметраў у сеткі. Замест таго, каб падключаць кожны нейрон да кожнага пікселя на ўваходным малюнку, CNN выкарыстоўваюць лакальную сувязь звілін. Фільтры агульныя для ўсёй выявы, што прыводзіць да значнага скарачэння колькасці параметраў, якія трэба даведацца. Гэта ўласцівасць сумеснага выкарыстання параметраў робіць CNN вылічальна эфектыўнымі і дазваляе ім апрацоўваць буйнамаштабныя наборы даных малюнкаў.
Акрамя таго, згорткі забяспечваюць іерархічнае прадстаўленне ўваходнага малюнка. Па меры прасоўвання ўглыб CNN фільтры фіксуюць больш складаныя і абстрактныя функцыі. Пачатковыя пласты могуць выяўляць простыя краю або тэкстуры, у той час як больш глыбокія пласты могуць ідэнтыфікаваць паняцці больш высокага ўзроўню, такія як формы або аб'екты. Гэтая іерархічная структура дазваляе CNN вывучаць і прадстаўляць складаныя ўзоры ў іерархічнай форме, што прыводзіць да павышэння прадукцыйнасці задач па распазнаванні малюнкаў.
Згорткі ў CNN ўключаюць слізгаценне фільтра па малюнку, вылічэнне кропкавых здабыткаў і стварэнне карты функцый. Яны дазваляюць сетцы фіксаваць лакальныя залежнасці, памяншаць колькасць параметраў і ствараць іерархічнае прадстаўленне ўваходнага малюнка. Гэтыя ўласцівасці робяць CNN эфектыўнымі ў ідэнтыфікацыі заканамернасцей або функцый у малюнках, што прыводзіць да іх шырокага выкарыстання ў розных задачах камп'ютэрнага зроку.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы згортвальных нейрасетак:
- Як згорткі і аб'яднанне аб'ядноўваюцца ў CNN, каб вывучаць і распазнаваць складаныя ўзоры ў малюнках?
- Апішыце структуру CNN, у тым ліку ролю схаваных слаёў і цалкам злучанага ўзроўню.
- Як аб'яднанне спрашчае карты функцый у CNN і якая мэта максімальнага аб'яднання?
- Якія асноўныя кампаненты сверточной нейронавай сеткі (CNN) і як яны спрыяюць распазнаванню малюнкаў?