Comment utiliser les modèles hybrides CNN et Transformer pour améliorer les performances

Convolutional Neural Network (CNN) et Transformer sont deux modèles d'apprentissage en profondeur différents qui ont montré d'excellentes performances sur différentes tâches. CNN est principalement utilisé pour les tâches de vision par ordinateur telles que la classification d'images, la détection de cibles et la segmentation d'images. Il extrait les caractéristiques locales de l'image via des opérations de convolution et effectue une réduction de dimensionnalité des caractéristiques et une invariance spatiale via des opérations de mise en commun. En revanche, Transformer est principalement utilisé pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP) telles que la traduction automatique, la classification de texte et la reconnaissance vocale. Il utilise un mécanisme d'auto-attention pour modéliser les dépendances dans des séquences, évitant ainsi le calcul séquentiel dans les réseaux neuronaux récurrents traditionnels. Bien que ces deux modèles soient utilisés pour des tâches différentes, ils présentent des similitudes dans la modélisation des séquences. Il est donc possible d'envisager de les combiner pour obtenir de meilleures performances. Par exemple, dans les tâches de vision par ordinateur, un Transformer peut être utilisé pour remplacer la couche de pooling d'un CNN afin de mieux capturer les informations contextuelles globales. Dans les tâches de traitement du langage naturel, CNN peut être utilisé pour extraire des fonctionnalités locales dans le texte, puis Transformer peut être utilisé pour modéliser les dépendances globales. Cette méthode combinant CNN et Transformer a obtenu de bons résultats dans certaines études. En combinant leurs avantages les uns avec les autres, les modèles d'apprentissage profond peuvent être encore améliorés

Voici quelques façons de moderniser CNN pour correspondre à Transformer :

1. Mécanisme d'auto-attention

Le cœur du modèle Transformer. est un mécanisme d'auto-attention, qui peut trouver des informations pertinentes dans la séquence de saisie et calculer l'importance de chaque position. De même, dans CNN, nous pouvons utiliser des méthodes similaires pour améliorer les performances du modèle. Par exemple, nous pouvons introduire un mécanisme « d’auto-attention cross-canal » dans la couche convolutive pour capturer la corrélation entre les différents canaux. Grâce à cette méthode, le modèle CNN peut mieux comprendre les relations complexes dans les données d'entrée, améliorant ainsi les performances du modèle.

2. Encodage positionnel

Dans Transformer, l'encodage positionnel est une technique utilisée pour intégrer des informations de position dans la séquence d'entrée. Dans les CNN, des techniques similaires peuvent également être utilisées pour améliorer le modèle. Par exemple, des intégrations positionnelles peuvent être ajoutées à chaque emplacement de pixel de l'image d'entrée pour améliorer les performances des CNN lors du traitement des informations spatiales.

3. Traitement multi-échelle

Les réseaux de neurones convolutifs utilisent généralement des noyaux de convolution de taille fixe pour traiter les données d'entrée. Dans Transformer, vous pouvez utiliser le traitement multi-échelle pour gérer des séquences d'entrée de différentes tailles. Dans CNN, une approche similaire peut également être utilisée pour traiter des images d’entrée de différentes tailles. Par exemple, des noyaux de convolution de différentes tailles peuvent être utilisés pour traiter des cibles de différentes tailles afin d'améliorer les performances du modèle.

4. Pooling basé sur l'attention

Dans CNN, les opérations de pooling sont généralement utilisées pour réduire la taille et le nombre de cartes de fonctionnalités afin de réduire les coûts de calcul et l'utilisation de la mémoire. Cependant, l’opération de pooling traditionnelle ignore certaines informations utiles et peut donc réduire les performances du modèle. Dans Transformer, le mécanisme d'auto-attention peut être utilisé pour capturer des informations utiles dans la séquence d'entrée. Dans les CNN, la mise en commun basée sur l’attention peut être utilisée pour capturer des informations similaires. Par exemple, utilisez un mécanisme d’auto-attention dans une opération de regroupement pour sélectionner les fonctionnalités les plus importantes au lieu de simplement faire la moyenne ou maximiser les valeurs des fonctionnalités.

5. Modèle mixte

CNN et Transformer sont deux modèles différents, qui ont tous deux montré d'excellentes performances sur différentes tâches. Dans certains cas, ils peuvent être combinés pour obtenir de meilleures performances. Par exemple, dans une tâche de classification d'images, un CNN peut être utilisé pour extraire les caractéristiques de l'image et un Transformer peut être utilisé pour classer ces caractéristiques. Dans ce cas, les avantages de CNN et de Transformer peuvent être pleinement exploités pour obtenir de meilleures performances.

6. Calcul adaptatif

Dans Transformer, lors de l'utilisation du mécanisme d'auto-attention, chaque position doit calculer la similitude avec toutes les autres positions. Cela signifie que le coût de calcul augmente de façon exponentielle avec la longueur de la séquence d'entrée. Afin de résoudre ce problème, la technologie de calcul adaptatif peut être utilisée, par exemple, en calculant uniquement la similarité d'autres emplacements situés à une certaine distance de l'emplacement actuel. Dans les CNN, des techniques similaires peuvent également être utilisées pour réduire les coûts de calcul.

En bref, CNN et Transformer sont deux modèles d'apprentissage profond différents qui ont montré d'excellentes performances sur différentes tâches. Cependant, en les combinant, de meilleures performances peuvent être obtenues. Certaines méthodes incluent l'utilisation de techniques telles que l'auto-attention, le codage positionnel, le traitement multi-échelle, la mise en commun basée sur l'attention, les modèles hybrides et l'informatique adaptative. Ces techniques peuvent moderniser les CNN pour correspondre aux performances de Transformer en matière de modélisation de séquences et améliorer les performances des CNN dans les tâches de vision par ordinateur. En plus de ces techniques, il existe d'autres moyens de moderniser les CNN, par exemple en utilisant des techniques telles que les convolutions séparables en profondeur, les connexions résiduelles et la normalisation par lots pour améliorer les performances et la stabilité du modèle. Lors de l’application de ces méthodes à CNN, les caractéristiques de la tâche et les caractéristiques des données doivent être prises en compte pour sélectionner les méthodes et techniques les plus appropriées.

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