Posljednjih je godina dubinsko učenje promijenilo polje računalnog vida, omogućujući računalima da percipiraju i shvaćaju vizualne informacije na neuobičajenim razinama. Igra konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) imala je presudan utjecaj na ovu promjenu, s nekoliko revolucionarnih dizajna koji su prednjačili. Dvije najutjecajnije CNN strukture su AlexNet i GoogleNet (InceptionNet). Dva su modela ukupno doprinijela napredovanju zadataka klasifikacije slika, no ipak su u suprotnosti u svojim strukturama i načelima dizajna. U ovom ćemo članku zaroniti u ključne razlike između AlexNeta i GoogleNeta, istražujući njihove strukture, dizajnerske odluke i izvedbu.

Glavne razlike između AlexNeta i GoogleNeta

Što je AlexNet?

AlexNet je vrijedna pažnje arhitektura konvolucijske neuronske mreže (CNN) koju su stvorili Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever i Geoffrey Hinton. Predstavljen je 2012. i postigao je kritičan napredak u ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) tako što je u biti pobijedio različite metodologije. AlexNet je bio glavni CNN koji je pokazao održivost dubokog učenja za zadatke reda slike, označavajući odlučujući trenutak u polju računalnog vida.

1. Arhitektura

Izdan 2012., AlexNet je bio predvodnik CNN-a koji je osvojio ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) s kritičnim prostorom za pogreške. Sastoji se od pet konvolucijskih slojeva nakon kojih slijede tri potpuno povezana sloja. Korištenje ReLU (Redressed Direct Unit) aktiviranja i standardizacije reakcije susjedstva (LRN) doprinijelo je njegovom prosperitetu. AlexNet je dodatno predstavio ideju o uključivanju GPU-a u pripremu, što je u potpunosti ubrzalo rastuće iskustvo.

2. Mrežna dubina:

S osam slojeva (pet konvolucijskih i tri potpuno pridružena sloja), AlexNet se u trenutku predstavljanja smatrao dubokim. Unatoč tome, za razliku od sadašnjih dizajna, općenito je plitak, ograničavajući njegovu sposobnost da uhvati zapanjujuće elemente i primjere u iznimno složenim skupovima podataka.

3. Računalna produktivnost:

Iako je AlexNetova prezentacija pripreme GPU-a ubrzala obrazovno iskustvo, još uvijek je računalno bila skupa zbog dubljih potpuno povezanih slojeva i ograničene upotrebe paralelizacije.

4. Prekomjerno opremanje:

Zbog svog umjereno plitkog dizajna i velikog broja granica, AlexNet je bio skloniji prekomjernom opremanju, osobito na skromnijim skupovima podataka. Strategije kao što je odustajanje od školovanja naknadno su upoznate kako bi se ovaj problem ublažio.

5. Trening:

Kako bi trenirali AlexNet, kreatori su koristili skup podataka ImageNet koji sadrži više od 1.000.000 imenovanih slika iz 1.000 klasifikacija. Koristili su stohastički pad kuta (SGD) s energijom kao izračun poboljšanja. Tijekom obuke primijenjene su metode proširenja informacija poput proizvoljnog uređivanja i okretanja kako bi se povećala veličina skupa podataka za obuku i dodatno razvila generalizacija.

Sustav obuke bio je računski zatražen, a AlexNetova upotreba GPU-a za jednako rukovanje na kraju je bila ključna. Obuka AlexNeta na dvostrukom GPU okviru zahtijevala je oko sedam dana, što je bilo kritično poboljšanje u usporedbi s uobičajenim vremenima obuke baziranim na računalnim procesorima.

6. Rezultati:

U ImageNet 2012 rivalstvu, AlexNet je postigao značajnu stopu grešaka u prvih 5 od oko 15,3%, uvjerljivo nadmašivši različite metodologije.

Ishod AlexNeta pokrenuo je poplavu interesa za dubinsko učenje i CNN-ove, potaknuvši promjenu u koncentraciji lokalnog područja računalnog vida prema dodatnim kompliciranim i dubljim neuronskim mrežama.

7. Postavljanje konvolucijskog sloja:

Konvolucijski slojevi u AlexNet-u organizirani su u osnovnom nizu, s periodičnim maksimalnim skupljanjem slojeva za smanjivanje uzorkovanja. Ovaj jasan inženjering bio je značajan u tom trenutku, ali je ipak ograničio sposobnost organizacije da uhvati složene progresivne elemente.

8. Smanjenje dimenzionalnosti:

AlexNet uključuje max-pooling slojeve za downsampling, smanjujući prostorne komponente mapa elemenata. Ovo pomaže u smanjenju računske težine i kontroliranju prekomjernog opremanja.

9. Veličina i složenost modela:

Iako se AlexNet u tom trenutku smatrao značajnim, on je nešto skromniji i manje kompliciran u usporedbi s kasnijim dizajnom. Ova izravnost učinila ga je očiglednijim i provedivijim.

10. Korištenje pomoćnih klasifikatora:

Kako bi se riješio problem kutova isparavanja tijekom pripreme, AlexNet je predstavio ideju pomoćnih klasifikatora. Ovi dodatni klasifikatori pridruženi su umjerenim slojevima i dali su znakove kuta prethodnim slojevima tijekom širenja unazad.

11. Utjecaj na smjer istraživanja:

Ishod AlexNeta označio je veliku promjenu u polju vizije računala. Potaknuo je znanstvenike da istraže sposobnost dubinskog učenja za različite zadatke vezane uz slike, potaknuvši brzo poboljšanje dalje razvijenih dizajna CNN-a.

Što je GoogleNet?

GoogleNet, inače nazvan Inception v1, arhitektura je CNN-a koju je stvorila grupa Google Brain, posebice Christian Szegedy, Wei Liu i drugi. Predstavljen je 2014. i osvojio je ILSVRC s dodatno razvijenom preciznošću i računalnom produktivnošću. Arhitektura GoogleNeta opisana je njegovim dubokim dizajnom, koji se sastoji od 22 sloja, što ga čini jednim od prvih 'iznimno dubokih' CNN-ova.

1. Arhitektura

GoogleNet (Inception v1): GoogleNet predstavljen 2014. neophodan je za Inception grupu CNN-a. Poznat je po dubokom dizajnu koji uključuje 22 sloja (početni moduli). Vitalni razvoj GoogleNeta je početni modul, koji razmatra jednake konvolucije različitih veličina kanala unutar sličnog sloja. Ovo je smanjilo složenost računanja dok je održavalo korak s preciznošću, čineći GoogleNet učinkovitijim od AlexNeta.

2. Mrežna dubina:

Početni moduli GoogleNeta smatraju se suštinski dubljim dizajnom bez povećanja računalnih troškova. S 22 sloja, GoogleNet je bio jedan od glavnih CNN-ova koji su pokazali prednosti proširene dubine mreže, potičući dalje razvijenu točnost i snagu.

3. Računalna produktivnost:

Početni moduli u GoogleNetu smatraju se produktivnijom upotrebom računalne imovine. Korištenjem jednakih zavoja unutar svakog početnog bloka, GoogleNet je smanjio broj granica i izračuna, čineći ga pristupačnijim za kontinuirane aplikacije i prijenos na gadgete koji zahtijevaju sredstva.

4. Prekomjerno opremanje:

Duboki, ali učinkovit dizajn GoogleNeta u biti je smanjio prekomjerno opremanje, dopuštajući mu bolju izvedbu na skromnijim skupovima podataka i pomicanje situacija učenja.

5. Trening:

Obuka GoogleNeta dodatno razrađuje korištenje skupa podataka ImageNet, a usporedivi postupci povećanja informacija korišteni su za nadogradnju generalizacije. Bilo kako bilo, GoogleNet je zbog svoje dublje arhitekture zahtijevao više računalnih sredstava nego AlexNet tijekom obuke.

Razvoj početnih modula omogućio je GoogleNetu da pronađe neku vrstu sklada između dubine i računalne učinkovitosti. Jednake vijuge unutar svakog početnog bloka u potpunosti su smanjile broj izračuna i granica, čineći obuku ostvarljivijom i učinkovitijom.

6. Rezultati:

GoogleNet je ostvario sjajan tempo grešaka među prvih 5 od oko 6,67% na natjecanju ImageNet 2014, nadmašivši AlexNetovu prezentaciju.

Duboka, ali iskusna arhitektura GoogleNeta pokazala je sposobnost dubljih neuronskih mreža dok je držala korak s računskom dohvatljivošću, čineći je privlačnijom za prave aplikacije.

7. Postavljanje konvolucijskog sloja:

GoogleNet je predstavio ideju početnih modula, koji se sastoje od brojnih jednakih konvolucijskih slojeva različitih veličina kanala. Ovaj plan omogućuje GoogleNetu da uhvati istaknute točke na različitim razinama i sveukupno radi na kapacitetu organizacije da ukloni značajne elemente iz različitih stupnjeva promišljanja.

8. Smanjenje dimenzionalnosti:

promijeniti ime imenika linux

bez obzira na uobičajeno maksimalno udruživanje, GoogleNet koristi metode smanjenja dimenzionalnosti kao što su 1x1 konvolucije. Ove skromnije konvolucije računalno su manje eskalirane i pomažu u smanjenju broja elemenata uz očuvanje temeljnih podataka.

9. Veličina i složenost modela:

Izvorni moduli GoogleNeta donose dublji dizajn s bitno više slojeva i granica. Ova zamršenost, iako nudi dodatno razvijenu preciznost, može također učiniti organizaciju više testiranja za pripremu i kalibraciju.

10. Korištenje pomoćnih klasifikatora:

GoogleNet je doradio ideju pomoćnih klasifikatora tako što ih je uključio u početne module. Ovi pomoćni klasifikatori unaprjeđuju pripremu dubljih slojeva i nadograđuju kutni tok, doprinoseći stabilnijoj i učinkovitijoj pripremi.

11. Utjecaj na smjer istraživanja:

Početni moduli GoogleNeta predstavljali su mogućnost učinkovite ekstrakcije komponenti u različitim razmjerima. Ova je ideja utjecala na plan rezultirajućih dizajna, osnažujući analitičare da se usredotoče na unapređenje organizacijske dubine i računalne produktivnosti dok drže korak ili dalje razvijaju preciznost.

Zaključak

I AlexNet i GoogleNet trajno utječu na polje računalnog vida i dubokog učenja. AlexNet je pokazao sposobnost CNN-a za zadatke prepoznavanja slika i postavio se za buduće napredovanje. S druge strane, GoogleNet je predstavio ideju izvornih modula, čineći ih spremnima za učinkovitije i dublje CNN strukture.

Dok AlexNet i GoogleNet imaju svoje posebne prednosti, polje dubinskog učenja temeljito se razvilo od njihovih prezentacija. Današnji dizajni, kao što su ResNet, DenseNet i EfficientNet, dodatno su pomaknuli granice točnosti, produktivnosti i generalizacije. Dok analitičari nastavljaju poboljšavati i proširivati ​​ove bitne modele, sudbina računalnog vida nosi znatno više pažnje vrijedne predanosti i dodatne intrigantne izglede.