De afgelopen jaren heeft deep learning het gebied van computervisie veranderd, waardoor computers op ongebruikelijke niveaus visuele informatie kunnen waarnemen en achterhalen. Het spel van convolutionele neurale netwerken (CNN's) had een cruciale impact op deze verandering, waarbij een paar baanbrekende ontwerpen voorop liepen. Twee van de meest invloedrijke CNN-structuren zijn AlexNet en GoogleNet (InceptionNet). De twee modellen hebben in totaal bijgedragen aan de voortgang van de beeldclassificatietaken, maar toch contrasteren ze qua structuur en ontwerpprincipes. In dit artikel duiken we in de cruciale verschillen tussen AlexNet en GoogleNet, waarbij we hun structuren, ontwerpbeslissingen en uitvoering onderzoeken.

Grote verschillen tussen AlexNet en GoogleNet

Wat is AlexNet?

AlexNet is een opmerkelijke convolutionele neurale netwerkarchitectuur (CNN), gecreëerd door Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever en Geoffrey Hinton. Het werd in 2012 geïntroduceerd en boekte cruciale vooruitgang in de ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) door in wezen verschillende methodologieën te verslaan. AlexNet was de belangrijkste CNN die de haalbaarheid van deep learning voor beeldvolgordetaken aantoonde, wat een beslissend moment op het gebied van computervisie aanduidde.

1. Architectuur

AlexNet, uitgebracht in 2012, was een toonaangevende CNN die de ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) won met kritieke ruimte voor fouten. Het bestaat uit vijf convolutionele lagen, gevolgd door drie volledig geassocieerde lagen. Het gebruik van ReLU-aansturing (Redressed Direct Unit) en standaardisatie van buurtreacties (LRN) droegen bij aan de welvaart. AlexNet presenteerde bovendien het idee om GPU's bij de voorbereiding te betrekken, wat de groeiende ervaring helemaal versnelde.

2. Netwerkdiepte:

Met acht lagen (vijf convolutionele en drie volledig geassocieerde lagen) werd AlexNet op het uur van zijn presentatie als diep beschouwd. Desalniettemin is het, in tegenstelling tot de huidige ontwerpen, over het algemeen oppervlakkig, waardoor het vermogen wordt beperkt om verbijsterende elementen en voorbeelden in extreem complexe datasets te vangen.

3. Computationele productiviteit:

Hoewel AlexNet's presentatie van GPU-voorbereiding de educatieve ervaring versnelde, was het nog steeds rekentechnisch kostbaar vanwege de diepere, volledig geassocieerde lagen en het beperkte gebruik van parallellisatie.

4. Overfitting:

Vanwege het redelijk ondiepe ontwerp en het grote aantal grenzen was AlexNet meer geneigd tot overfitting, vooral op bescheidener datasets. Strategieën zoals uitval werden vervolgens bekend om dit probleem te modereren.

5. Opleiding:

Om AlexNet te trainen, gebruikten de makers de ImageNet-dataset, die meer dan 1.000.000 benoemde afbeeldingen uit 1.000 classificaties bevat. Ze gebruikten stochastische hoekval (SGD) met energie als verbeteringsberekening. Tijdens de training werden methoden voor informatie-uitbreiding, zoals willekeurig bewerken en omdraaien, toegepast om de omvang van de trainingsdataset uit te breiden en de generalisatie verder te ontwikkelen.

Het trainingssysteem was computergestuurd, en AlexNet's gebruik van GPU's voor gelijke afhandeling bleek uiteindelijk essentieel. Het trainen van AlexNet op een dubbel GPU-framework kostte ongeveer zeven dagen, wat een cruciale verbetering was in vergelijking met de gebruikelijke trainingstijd op basis van computerprocessors.

6. Resultaten:

In de rivaliteit met ImageNet 2012 behaalde AlexNet een opmerkelijk foutenpercentage in de top 5 van ongeveer 15,3%, waarmee hij verschillende methodologieën overweldigend versloeg.

Het resultaat van AlexNet veroorzaakte een stroom van interesse in deep learning en CNN's, wat leidde tot een verandering in de concentratie van de lokale computervisie in de richting van extra gecompliceerde en diepere neurale netwerken.

7. Configuratie van convolutionele lagen:

ontwerppatronen Java

De convolutionele lagen in AlexNet zijn georganiseerd in een basisopeenvolging, met periodieke max-pooling-lagen voor downsampling. Deze heldere techniek was op dat moment van groot belang, maar beperkte toch het vermogen van de organisatie om complexe progressieve elementen op te vangen.

8. Dimensionaliteitsafname:

AlexNet omvat max-pooling-lagen voor downsampling, waardoor de ruimtelijke componenten van de elementkaarten worden verminderd. Dit helpt bij het verminderen van het rekengewicht en het beheersen van overfitting.

9. Modelgrootte en complexiteit:

Hoewel AlexNet op dat moment als diepgaand werd beschouwd, is het wat bescheidener en minder ingewikkeld in vergelijking met latere ontwerpen. Deze rechtlijnigheid maakte het duidelijker en uitvoerbaarder.

10. Gebruik van assistent-classificatoren:

soorten binaire bomen

Om het probleem van verdampende hoeken tijdens de voorbereiding op te lossen, presenteerde AlexNet het idee van helperclassificatoren. Deze extra classificatoren werden samengevoegd met gematigde lagen en gaven hoektekens aan voorgaande lagen tijdens de terugpropagatie.

11. Impact op de onderzoeksrichting:

De uitkomst van AlexNet betekende een enorme verandering op het gebied van pc-visie. Het zette wetenschappers ertoe aan het vermogen van diepgaand leren voor verschillende beeldgerelateerde opdrachten te onderzoeken, wat leidde tot een snelle verbetering van verder ontwikkelde CNN-ontwerpen.

Wat is GoogleNet?

GoogleNet, ook wel Inception v1 genoemd, is een CNN-architectuur gemaakt door de Google Brain-groep, vooral door Christian Szegedy, Wei Liu en anderen. Het werd geïntroduceerd in 2014 en won de ILSVRC met verder ontwikkelde precisie en rekenproductiviteit. De architectuur van GoogleNet wordt beschreven door het diepe ontwerp, dat uit 22 lagen bestaat, waardoor het een van de eerste 'uitzonderlijk diepe' CNN's is.

1. Architectuur

GoogleNet (Inception v1): GoogleNet, gepresenteerd in 2014, is essentieel voor de Inception-groep van CNN's. Het staat bekend om zijn diepe ontwerp met 22 lagen (inception-modules). De cruciale ontwikkeling van GoogleNet is de inception-module, die rekening houdt met gelijke convoluties van verschillende kanaalgroottes binnen een vergelijkbare laag. Deze verminderde rekencomplexiteit terwijl de precisie behouden bleef, waardoor GoogleNet effectiever werd dan AlexNet.

2. Netwerkdiepte:

De basismodules van GoogleNet worden beschouwd als een wezenlijk dieper ontwerp zonder dat de rekenkosten toenemen. Met 22 lagen was GoogleNet een van de belangrijkste CNN's die de voordelen van uitgebreide netwerkdiepte liet zien, wat leidde tot verder ontwikkelde nauwkeurigheid en kracht.

3. Computationele productiviteit:

De basismodules in GoogleNet worden beschouwd als een productiever gebruik van computermiddelen. Door gebruik te maken van gelijke convoluties binnen elk beginblok, heeft GoogleNet het aantal grenzen en berekeningen verminderd, waardoor het beter haalbaar is geworden voor continue toepassingen en het overbrengen van gadgets met activa.

4. Overfitting:

Het diepgaande, maar effectieve ontwerp van GoogleNet verminderde in wezen de overfitting, waardoor het beter kon presteren op bescheidener datasets en leersituaties kon veranderen.

5. Opleiding:

De training van GoogleNet gaat bovendien dieper in op het gebruik van de ImageNet-dataset, en vergelijkbare procedures voor het vergroten van informatie werden gebruikt om de generalisatie te verbeteren. Hoe het ook zij, vanwege de diepere architectuur had GoogleNet tijdens de training meer rekenkracht nodig dan AlexNet.

Door de ontwikkeling van inception-modules kon GoogleNet een soort harmonie vinden tussen diepgang en computationele effectiviteit. De gelijke convoluties binnen elk beginblok verminderden het aantal berekeningen en grenzen, waardoor training haalbaarder en effectiever werd.

6. Resultaten:

GoogleNet behaalde een geweldig top-5 blundertempo van ongeveer 6,67% in de ImageNet 2014-wedstrijd, waarmee hij beter presteerde dan de presentatie van AlexNet.

De diepgaande, maar bekwame architectuur van GoogleNet toonde de mogelijkheden van diepere neurale netwerken, terwijl de computationele haalbaarheid behouden bleef, waardoor het aantrekkelijker werd voor echte toepassingen.

7. Configuratie van convolutionele lagen:

hoe u toegang krijgt tot iCloud-foto's

GoogleNet presenteerde het idee van beginmodules, die uit talloze gelijke convolutionele lagen van verschillende kanaalgroottes bestaan. Dit plan stelt GoogleNet in staat hoogtepunten op verschillende schaalniveaus vast te leggen en werkt in totaal aan het vermogen van de organisatie om belangrijke elementen uit verschillende niveaus van overleg te verwijderen.

8. Dimensionaliteitsafname:

Ondanks de gebruikelijke max-pooling maakt GoogleNet gebruik van methoden voor het verminderen van de dimensionaliteit, zoals 1x1-convoluties. Deze meer bescheiden convoluties zijn computationeel minder geëscaleerd en helpen bij het verminderen van het aantal elementen terwijl fundamentele gegevens worden beschermd.

9. Modelgrootte en complexiteit:

De oorsprongsmodules van GoogleNet zorgen voor een diepgaander ontwerp met fundamenteel meer lagen en grenzen. Deze complexiteit biedt weliswaar verder ontwikkelde precisie, maar kan er ook voor zorgen dat de organisatie meer tests moet voorbereiden en kalibreren.

10. Gebruik van assistent-classificatoren:

GoogleNet verfijnde het idee van assistent-classificatoren door ze op te nemen in de initiatiemodules. Deze assistent-classificatoren bevorderen de voorbereiding van diepere lagen en verbeteren de hoekstroom, wat bijdraagt ​​aan een stabielere en effectievere voorbereiding.

11. Impact op de onderzoeksrichting:

De beginmodules van GoogleNet presenteerden de mogelijkheid van effectieve componentextractie op verschillende schaalniveaus. Dit idee had invloed op het plan van de resulterende ontwerpen, waardoor analisten zich konden concentreren op het bevorderen van de diepgang van de organisatie en de computerproductiviteit, terwijl ze de precisie konden bijhouden of verder ontwikkelen.

Conclusie

Zowel AlexNet als GoogleNet hebben een blijvende invloed op het gebied van computervisie en deep learning. AlexNet toonde de mogelijkheden van CNN's voor beeldherkenningstaken en was voorbereid op toekomstige ontwikkelingen. Aan de andere kant presenteerde GoogleNet het idee van oorsprongsmodules, waardoor ze klaar waren voor effectievere en diepere CNN-structuren.

Hoewel AlexNet en GoogleNet hun bijzondere troeven hebben, heeft het gebied van deep learning zich sinds hun presentaties fundamenteel ontwikkeld. Hedendaagse ontwerpen, zoals ResNet, DenseNet en EfficientNet, hebben bovendien de grenzen van nauwkeurigheid, productiviteit en generalisatie verlegd. Naarmate analisten doorgaan met het verbeteren en uitbreiden van deze essentiële modellen, brengt het lot van computer vision aanzienlijk meer opmerkelijke betrokkenheid en meer intrigerende perspectieven met zich mee.