בשנים האחרונות, למידה עמוקה שינתה את תחום הראייה הממוחשבת, ומאפשרת למחשבים לתפוס ולהבין מידע חזותי ברמות לא שכיחות. למשחק של רשתות עצביות קונבולוציונליות (CNNs) הייתה השפעה מכרעת על השינוי הזה, עם כמה עיצובים פורצי דרך שהובילו את הדרך. שניים מהמבנים המשפיעים ביותר של CNN הם AlexNet ו-GoogleNet (InceptionNet). שני הדגמים הוסיפו לחלוטין להתקדמות של משימות סיווג תמונה, אך הם מנוגדים במבנים ובעקרונות העיצוב שלהם. במאמר זה, נצלול אל ההבדלים הקריטיים בין AlexNet ל-GoogleNet, ונבדוק את המבנים, החלטות התכנון והביצוע שלהם.

ההבדלים העיקריים בין AlexNet ל-GoogleNet

מה זה AlexNet?

AlexNet היא ארכיטקטורת רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) ראויה לציון שנוצרה על ידי אלכס קריז'בסקי, איליה סוצקבר וג'פרי הינטון. הוא הוצג בשנת 2012 ועשה התקדמות קריטית ב-ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) בכך שגבר על מתודולוגיות שונות. AlexNet היה ה-CNN הראשי שהראה את הכדאיות של למידה עמוקה עבור משימות סדר תמונה, המציין רגע מכונן בתחום הראייה הממוחשבת.

רכיבי רובוט

1. אדריכלות

AlexNet, שפורסמה בשנת 2012, הייתה רשת CNN מובילה שזכתה באתגר ImageNet Large Scope Visual Recognition (ILSVRC) עם מקום קריטי לטעויות. הוא מורכב מחמש שכבות קונבולוציוניות ואחריהן שלוש שכבות הקשורות לחלוטין. השימוש בהפעלת ReLU (Redressed Direct Unit) וסטנדרטיזציה של תגובה שכונתית (LRN) הוסיפו לשגשוגה. AlexNet הציג בנוסף את הרעיון של שילוב GPUs בהכנה, מה שהאיץ את החוויה הגדלה לחלוטין.

2. עומק הרשת:

עם שמונה שכבות (חמש שכבות קונבולוציוניות ושלוש שכבות משויכות לחלוטין), AlexNet נתפסה כעמוקה בשעת הצגתה. למרות זאת, בניגוד לעיצובים הנוכחיים, הוא בדרך כלל רדוד, ומגביל את יכולתו לתפוס אלמנטים ודוגמאות מעוררי מחשבה במערך נתונים מורכבים ביותר.

3. פרודוקטיביות חישובית:

בעוד שהצגה של AlexNet של הכנת GPU האיצה את החוויה החינוכית, היא עדיין הייתה יקרה מבחינה חישובית בגלל השכבות העמוקות יותר הקשורות לחלוטין והשימוש המוגבל בהקבלה.

4. התאמת יתר:

בגלל העיצוב הרדוד למדי שלה ומספר עצום של גבולות, AlexNet נטתה יותר להתאמת יתר, במיוחד על מערכי נתונים צנועים יותר. אסטרטגיות כמו נשירה הוכרו לאחר מכן כדי למתן את הנושא הזה.

5. הדרכה:

כדי להכשיר את AlexNet, היוצרים השתמשו במערך הנתונים של ImageNet, המכיל יותר מ-1,000,000 תמונות בשם מ-1,000 סיווגים. הם השתמשו בירידה בזווית סטוכסטית (SGD) עם אנרגיה כחישוב השיפור. במהלך האימון יושמו שיטות הרחבת מידע כמו עריכה שרירותית והיפוך כדי להרחיב את גודל מערך ההדרכה ולפתח הכללה נוספת.

מערכת ההדרכה התבקשה מבחינה חישובית, והשימוש של AlexNet ב-GPUs לטיפול שווה בסופו של דבר היה חיוני. אימון AlexNet על מסגרת GPU כפולה דרש כשבעה ימים, שהיה שיפור קריטי בניגוד לזמני אימון מקובלים מבוססי מעבד מחשב.

6. תוצאות:

ביריבות ImageNet 2012, AlexNet השיגה קצב טעויות ראוי לציון של כ-15.3%, והביסה מתודולוגיות שונות באופן מוחץ.

התוצאה של AlexNet החלה מבול של עניין בלמידה עמוקה וב-CNN, מה שגרם לשינוי בריכוז הראייה הממוחשבת של האזור המקומי לעבר רשתות עצביות מסובכות ועמוקות נוספות.

7. הגדרת שכבה קונבולוציונית:

השכבות הקונבולוציוניות ב-AlexNet מאורגנות ברצף בסיסי, עם שכבות max-pooling תקופתיות להורדת דגימה. ההנדסה הברורה הזו הייתה מכרעת באותו שלב, אך היא הגבילה את יכולתו של הארגון לתפוס אלמנטים פרוגרסיביים מורכבים.

8. ירידה בממדים:

AlexNet כוללת שכבות מאגר מקסימלי לדגימה מופחתת, ומפחיתה את הרכיבים המרחביים של מפות האלמנטים. זה מסייע בהפחתת המשקל החישובי ובשליטה על התאמת יתר.

9. גודל ומורכבות הדגם:

בעוד ש-AlexNet נתפסה כעמוקה בשלב זה, היא קצת יותר צנועה ופחות מסובכת בניגוד לעיצובים מאוחרים יותר. הפשטות הזו הפכה את זה לברור יותר ולביצוע.

10. שימוש במסווגים עוזרים:

תכונות java8

כדי לפתור את סוגיית האידוי בזמן ההכנה, AlexNet הציג את הרעיון של מסווגים עוזרים. המסווגים הנוספים הללו חוברו לשכבות מתונות והעניקו סימני זווית לשכבות לפני השכבות במהלך התפשטות לאחור.

11. השפעה על כיוון המחקר:

התוצאה של AlexNet ציינה שינוי עצום בתחום ראיית המחשב האישי. זה הסית מדענים לחקור את היכולת של למידה מעמיקה עבור משימות שונות הקשורות לתמונה, מה שגרם לשיפור מהיר של עיצובים מפותחים של CNN.

מה זה GoogleNet?

GoogleNet, המכונה אחרת Inception v1, היא ארכיטקטורת CNN שנוצרה על ידי קבוצת Google Brain, במיוחד על ידי כריסטיאן סגדי, ווי ליו ואחרים. הוא הוצג בשנת 2014 וזכה ב-ILSVRC עם דיוק ופרודוקטיביות חישובית מפותחת. הארכיטקטורה של GoogleNet מתוארת על ידי העיצוב העמוק שלה, הכולל 22 שכבות, מה שהופך אותה לאחד מרשתות ה-CNN הראשונות 'עמוקות במיוחד'.

1. אדריכלות

GoogleNet (Inception v1): הוצג בשנת 2014, GoogleNet חיוני לקבוצת Inception של CNNs. הוא ידוע בעיצוב העמוק שלו הכולל 22 שכבות (מודולי התחלה). הפיתוח החיוני של GoogleNet הוא מודול הפתיחה, ששוקל פיתולים שווים של גדלי ערוצים שונים בתוך שכבה דומה. זה הפחית את המורכבות החישובית תוך שמירה על דיוק, מה שהפך את GoogleNet ליותר יעיל מ-AlexNet.

2. עומק הרשת:

מודולי הפתיחה של GoogleNet נחשבים לעיצוב עמוק יותר ללא הרחבת הוצאות חישוביות. עם 22 שכבות, GoogleNet היה אחד מרשתות ה-CNN העיקריות שהראו את היתרונות של עומק הרשת המורחבת, מה שגרם לדיוק ועוצמה מפותחים נוספים.

3. פרודוקטיביות חישובית:

מודולי הפתיחה ב-GoogleNet נחשבים לשימוש פרודוקטיבי יותר בנכסי חישוב. על ידי שימוש בפיתולים שווים בתוך כל בלוק התחלה, GoogleNet הפחית את מספר הגבולות והחישובים, מה שהפך אותו לאפשרי יותר עבור יישומים מתמשכים והעברת גאדג'טים הנחוצים על נכסים.

4. התאמת יתר:

העיצוב העמוק אך היעיל של GoogleNet למעשה הפחית את התאמת יתר, ואיפשר לו לבצע ביצועים טובים יותר במערך נתונים צנועים יותר ולזז במצבי למידה.

5. הדרכה:

ההכשרה של GoogleNet מרחיבה בנוסף את השימוש במערך הנתונים של ImageNet, ונהלי הגדלת מידע דומים נוצלו לשדרוג ההכללה. כך או כך, בגלל הארכיטקטורה העמוקה יותר שלה, GoogleNet דרש יותר נכסים חישוביים מאשר AlexNet במהלך ההדרכה.

הפיתוח של מודולי התחלה איפשר ל-GoogleNet למצוא איזושהי הרמוניה בין עומק ויעילות חישובית. הפיתולים השווים בתוך כל בלוק התחלה הפחיתו את מספר החישובים והגבולות לחלוטין, מה שהפך את האימון לבר השגה ויעיל יותר.

6. תוצאות:

GoogleNet השיגה קצב טעות מובילה של כ-6.67% בתחרות ImageNet 2014, וגברה על המצגת של AlexNet.

הארכיטקטורה העמוקה אך הבקיאה של GoogleNet הפגינה את היכולת של רשתות עצביות עמוקות יותר תוך עמידה בקצב ההשגה החישובית, מה שהפך אותה למעניינת יותר עבור יישומים אמיתיים.

7. הגדרת שכבה קונבולוציונית:

הוספה למערך java

GoogleNet הציגה את הרעיון של מודולים מתחילים, הכוללים מספר רב של שכבות קונבולוציוניות שוות בגדלים שונים של ערוצים. תוכנית זו מאפשרת ל-GoogleNet לתפוס דגשים בהיקפים שונים ובסך הכל עובדת על היכולת של הארגון להסיר אלמנטים משמעותיים מדרגות שונות של התלבטות.

8. ירידה בממדים:

על אף האיגוד המקסימלי המקובל, GoogleNet משתמש בשיטות הפחתת מימדים כמו פיתולים של 1x1. הפיתולים הצנועים יותר הללו מצטמצמים פחות מבחינה חישובית ומסייעים בהפחתת מספר האלמנטים תוך שמירה על נתונים בסיסיים.

9. גודל ומורכבות הדגם:

מודולי המקור של GoogleNet מביאים לעיצוב מעמיק יותר עם יותר שכבות וגבולות. מורכבות זו, על אף שהיא מציעה דיוק מפותח יותר, יכולה גם להפוך את הארגון למבחנים יותר להתכונן ולכיול.

10. שימוש במסווגים עוזרים:

GoogleNet חידד את הרעיון של מסווגים עוזרים על ידי שילובם בתוך מודולי החניכה. מסווגים עוזרים אלו מקדמים את ההכנה של שכבות עמוקות יותר ומשדרגים את זרם הזווית, ומוסיפים להכנה יציבה ויעילה יותר.

11. השפעה על כיוון המחקר:

המודולים ההתחלתיים של GoogleNet הציגו את האפשרות של מיצוי רכיבים יעיל בהיקפים שונים. רעיון זה השפיע על תוכנית העיצובים שהתקבלו, והעצים את האנליסטים לאפס בקידום עומק הארגון והפרודוקטיביות החישובית תוך עמידה בקצב או פיתוח דיוק נוסף.

סיכום

הן AlexNet והן GoogleNet משפיעות באופן מתמשך על תחום הראייה הממוחשבת והלמידה העמוקה. AlexNet הציג את היכולת של CNN למשימות זיהוי תמונות ולהתכונן להתקדמות עתידית. שוב, GoogleNet הציג את הרעיון של מודולי מקור, מה שהפך אותם מוכנים למבני CNN יעילים ועמוקים יותר.

בעוד של-AlexNet ו-GoogleNet יש את הנכסים המיוחדים שלהם, תחום הלמידה העמוקה התפתח ביסודו מאז המצגות שלהם. עיצובים של ימינו, כמו ResNet, DenseNet ו-EfficientNet, דחפו בנוסף את גבולות הדיוק, הפרודוקטיביות וההכללה. ככל שהאנליסטים ממשיכים לשפר ולהרחיב את המודלים החיוניים הללו, גורלה של ראיית מחשב טומנת בחובה הרבה יותר מחויבות ראויה לציון וסיכויים מסקרנים נוספים.