TechCodeview

En els darrers anys, l'aprenentatge profund ha alterat el camp de la visió per ordinador, permetent als ordinadors percebre i esbrinar informació visual a nivells poc comuns. El joc de les xarxes neuronals convolucionals (CNN) va tenir un impacte crucial en aquest canvi, amb uns quants dissenys innovadors que van liderar el camí. Dues de les estructures de CNN més influents són AlexNet i GoogleNet (InceptionNet). Els dos models s'han afegit per complet a la progressió de les tasques de classificació d'imatges, però contrasten en les seves estructures i principis de disseny. En aquest article, ens endinsarem en les diferències crítiques entre AlexNet i GoogleNet, explorant les seves estructures, decisions de disseny i execució.

Principals diferències entre AlexNet i GoogleNet

Què és AlexNet?

AlexNet és una arquitectura de xarxa neuronal convolucional (CNN) notable creada per Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever i Geoffrey Hinton. Es va introduir l'any 2012 i va fer un progrés crític en el repte de reconeixement visual de gran abast d'ImageNet (ILSVRC) superant essencialment diferents metodologies. AlexNet va ser el principal CNN per mostrar la viabilitat de l'aprenentatge profund per a les tasques d'ordre d'imatges, que denota un moment definitori en el camp de la visió per ordinador.

1. Arquitectura

Llançat el 2012, AlexNet va ser una CNN capdavantera que va guanyar l'ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) amb marge d'error crític. Comprèn cinc capes convolucionals seguides de tres capes completament associades. La utilització de l'actuació de ReLU (Unitat directa reparada) i l'estandardització de la reacció del barri (LRN) va augmentar la seva prosperitat. AlexNet també va presentar la idea d'implicar les GPU en la preparació, la qual cosa va accelerar l'experiència en creixement.

2. Profunditat de la xarxa:

Amb vuit capes (cinc capes convolucionals i tres capes completament associades), AlexNet es va veure com a profund a l'hora de la seva presentació. No obstant això, en contrast amb els dissenys actuals, és generalment poc profund, restringint la seva capacitat per capturar elements i exemples al·lucinants en conjunts de dades extremadament complexos.

3. Productivitat computacional:

Tot i que la presentació d'AlexNet de la preparació de la GPU va accelerar l'experiència educativa, encara era costosa computacionalment a causa de les seves capes completament associades més profundes i la utilització restringida de la paral·lelització.

4. Sobreajustament:

A causa del seu disseny moderadament poc profund i un gran nombre de límits, AlexNet estava més inclinat a sobreajustar-se, especialment en conjunts de dades més modestos. Posteriorment es van conèixer estratègies com l'abandonament per moderar aquest problema.

5. Formació:

Per formar AlexNet, els creadors van utilitzar el conjunt de dades ImageNet, que conté més d'1.000.000 d'imatges amb nom de 1.000 classificacions. Van utilitzar la caiguda d'angle estocàstica (SGD) amb energia com a càlcul de millora. Durant l'entrenament, es van aplicar mètodes d'expansió de la informació com l'edició arbitrària i el flipping per ampliar la mida del conjunt de dades d'entrenament i desenvolupar encara més la generalització.

El sistema d'entrenament es va demanar computacionalment i la utilització de les GPU per part d'AlexNet per a un maneig igualitari va acabar sent essencial. La formació d'AlexNet en un marc de GPU doble va requerir uns set dies, cosa que va suposar una millora crítica en contrast amb els temps d'entrenament habituals basats en processadors d'ordinador.

6. Resultats:

A la rivalitat d'ImageNet 2012, AlexNet va assolir un ritme d'error destacable entre els 5 primers d'un 15,3%, superant les diferents metodologies de manera aclaparadora.

El resultat d'AlexNet va iniciar un gran interès per l'aprenentatge profund i les CNN, provocant un canvi en la concentració de l'àrea local de visió per ordinador cap a xarxes neuronals més complexes i profundes.

7. Configuració de la capa convolucional:

Les capes convolucionals d'AlexNet s'organitzen en una successió bàsica, amb capes periòdiques d'agrupació màxima per al mostreig inferior. Aquesta clara enginyeria va ser transcendental en aquell moment, però va restringir la capacitat de l'organització per atrapar elements progressius complexos.

8. Disminució de la dimensionalitat:

AlexNet implica capes d'agrupació màxima per al mostreig inferior, reduint els components espacials dels mapes d'elements. Això ajuda a disminuir el pes computacional i controlar el sobreajustament.

9. Mida i complexitat del model:

Tot i que AlexNet es considerava profund en aquell moment, és una mica més modest i menys complicat en contrast amb els dissenys posteriors. Aquesta senzillesa ho va fer més evident i dur a terme.

10. Ús de classificadors auxiliars:

Per resoldre el problema dels angles d'evaporació durant la preparació, AlexNet va presentar la idea dels classificadors auxiliars. Aquests classificadors addicionals es van unir a capes moderades i van donar signes d'angle a les capes anteriors durant la retropropagació.

11. Impacte en la direcció de recerca:

El resultat d'AlexNet va indicar un gran canvi en el camp de la visió de PC. Va incitar els científics a investigar la capacitat d'aprenentatge profund per a diferents tasques relacionades amb la imatge, la qual cosa va provocar la millora ràpida dels dissenys CNN més desenvolupats.

Què és GoogleNet?

GoogleNet, també anomenat Inception v1, és una arquitectura de CNN creada pel grup Google Brain, especialment per Christian Szegedy, Wei Liu i altres. Es va presentar el 2014 i va guanyar el ILSVRC amb una precisió i una productivitat computacional més desenvolupades. L'arquitectura de GoogleNet es descriu pel seu disseny profund, que consta de 22 capes, el que la converteix en una de les primeres CNN 'excepcionalment profundes'.

1. Arquitectura

GoogleNet (Inception v1): Presentat el 2014, GoogleNet és essencial per al grup Inception de CNN. És conegut pel seu disseny profund que inclou 22 capes (mòduls inicials). El desenvolupament vital de GoogleNet és el mòdul d'inici, que considera circumvolucions iguals de diferents mides de canal dins d'una capa similar. Això va reduir la complexitat computacional alhora que es manté al dia amb la precisió, fent que GoogleNet sigui més eficaç que AlexNet.

2. Profunditat de la xarxa:

Els mòduls inicials de GoogleNet es consideren un disseny essencialment més profund sense ampliar les despeses computacionals. Amb 22 capes, GoogleNet va ser una de les principals CNN per mostrar els beneficis de la profunditat de la xarxa ampliada, fet que va provocar una precisió i una potència més desenvolupades.

3. Productivitat computacional:

Els mòduls inicials de GoogleNet es consideren un ús més productiu dels actius computacionals. Mitjançant l'ús de circumvolucions iguals dins de cada bloc inicial, GoogleNet va reduir el nombre de límits i càlculs, fent-lo més accessible per a aplicacions contínues i per a la transmissió de gadgets obligats a actius.

4. Sobreajustament:

El disseny profund però efectiu de GoogleNet va disminuir essencialment el sobreajustament, cosa que li va permetre tenir un millor rendiment en conjunts de dades més modestos i moure situacions d'aprenentatge.

5. Formació:

La formació de GoogleNet també s'explica sobre l'ús del conjunt de dades ImageNet i es van utilitzar procediments d'augment d'informació comparables per actualitzar la generalització. Sigui com sigui, a causa de la seva arquitectura més profunda, GoogleNet necessitava més actius computacionals que AlexNet durant la formació.

El desenvolupament de mòduls inicials va permetre a GoogleNet trobar algun tipus d'harmonia entre la profunditat i l'eficàcia computacional. Les circumvolucions iguals dins de cada bloc inicial van reduir el nombre de càlculs i límits per complet, fent que l'entrenament fos més assolible i eficaç.

6. Resultats:

GoogleNet va aconseguir un gran ritme d'error al top 5 d'un 6,67% al concurs ImageNet 2014, superant la presentació d'AlexNet.

L'arquitectura profunda però competent de GoogleNet mostrava la capacitat de xarxes neuronals més profundes alhora que es mantenia al dia amb la assolibilitat computacional, fent-la més atractiva per a aplicacions reals.

7. Configuració de la capa convolucional:

GoogleNet va presentar la idea de començar mòduls, que comprenen nombroses capes convolucionals iguals de diferents mides de canal. Aquest pla permet a GoogleNet captar els moments més destacats a diferents escales i, en conjunt, treballa en la capacitat de l'organització per eliminar elements significatius de diferents graus de deliberació.

java int a char

8. Disminució de la dimensionalitat:

malgrat l'agrupació màxima habitual, GoogleNet utilitza mètodes de disminució de la dimensionalitat com les convolucions 1x1. Aquestes circumvolucions més modestes són computacionalment menys escalades i ajuden a disminuir el nombre d'elements alhora que es protegeixen les dades fonamentals.

9. Mida i complexitat del model:

Els mòduls d'origen de GoogleNet proporcionen un disseny més profund amb fonamentalment més capes i límits. Aquesta complexitat, tot i que ofereix una precisió més desenvolupada, també pot fer que l'organització faci més proves per preparar i calibrar.

10. Ús de classificadors auxiliars:

GoogleNet va perfeccionar la idea dels classificadors assistents incorporant-los als mòduls d'iniciació. Aquests classificadors assistents avancen en la preparació de capes més profundes i milloren el flux d'angle, afegint-hi una preparació més estable i eficaç.

11. Impacte en la direcció de recerca:

Els mòduls inicials de GoogleNet van presentar la possibilitat d'extraure components efectius a diverses escales. Aquesta idea va afectar el pla dels dissenys resultants, donant poder als analistes a centrar-se en l'avanç de la profunditat de l'organització i la productivitat computacional mentre es mantenen al dia o es desenvolupen encara més la precisió.

Conclusió

Tant AlexNet com GoogleNet afecten de manera duradora el camp de la visió per ordinador i l'aprenentatge profund. AlexNet va mostrar la capacitat de les CNN per a tasques de reconeixement d'imatges i per a futures progressions. De nou, GoogleNet va presentar la idea dels mòduls d'origen, preparant-los per a estructures CNN més efectives i profundes.

Si bé AlexNet i GoogleNet tenen els seus actius especials, el camp de l'aprenentatge profund s'ha desenvolupat fonamentalment des de les seves presentacions. Els dissenys actuals, com ResNet, DenseNet i EfficientNet, també han augmentat els límits d'exactitud, productivitat i generalització. A mesura que els analistes procedeixen a millorar i ampliar aquests models essencials, el destí de la visió per ordinador té un compromís considerablement més notable i perspectives intrigants addicionals.