얕은 피처와 깊은 피처를 결합한 실제 적용 사례

딥 러닝은 컴퓨터 비전 분야에서 큰 성공을 거두었으며, 중요한 발전 중 하나는 이미지 분류에 심층 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 것입니다. 그러나 심층 CNN에는 일반적으로 대량의 레이블이 지정된 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 계산 리소스와 레이블이 지정된 데이터에 대한 수요를 줄이기 위해 연구자들은 얕은 특징과 깊은 특징을 융합하여 이미지 분류 성능을 향상시키는 방법을 연구하기 시작했습니다. 이 융합 방법은 얕은 특징의 높은 계산 효율성과 깊은 특징의 강력한 표현 능력을 활용할 수 있습니다. 두 가지를 결합하면 높은 분류 정확도를 유지하면서 계산 비용과 데이터 라벨링 요구 사항을 줄일 수 있습니다. 이 방법은 데이터 양이 적거나 컴퓨팅 리소스가 제한된 애플리케이션 시나리오에 특히 중요합니다. 얕은 특징과 깊은 특징의 융합 방법에 대한 심층적인 연구를 통해 이미지 분류 알고리즘의 성능을 더욱 향상시키고 컴퓨터 비전 분야의 연구 및 응용에 더 많은 혁신을 가져올 수 있습니다.

일반적인 방법은 계단식 CNN 모델을 사용하는 것입니다. 첫 번째 CNN 모델은 얕은 특징을 추출하는 데 사용되고, 두 번째 CNN 모델은 깊은 특징을 추출하는 데 사용되며, 마지막으로 두 모델의 출력을 연결하여 개선합니다. 분류 결과의 정확성.

이것은 계단식 CNN 모델을 사용하여 손으로 쓴 숫자를 인식하는 예입니다. 이 모델은 60,000개의 훈련 이미지와 10,000개의 테스트 이미지를 포함하는 MNIST 데이터세트를 사용하며, 각 이미지 크기는 28×28픽셀입니다.

먼저 모델의 아키텍처를 정의합니다. 특징을 추출하기 위해 두 개의 CNN 모델을 사용합니다. 첫 번째 CNN 모델에는 얕은 특징을 추출하기 위한 두 개의 컨볼루셔널 레이어와 최대 풀링 레이어가 포함되어 있습니다. 두 번째 CNN 모델에는 심층 특징을 추출하기 위한 3개의 컨볼루셔널 레이어와 최대 풀링 레이어가 포함되어 있습니다. 다음으로 두 모델의 출력을 연결하고 분류를 위해 완전히 연결된 두 레이어를 추가합니다. 이러한 아키텍처는 풍부한 기능을 추출하고 더 나은 분류 작업을 수행할 수 있습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Concatenate

# Define shallow CNN model
shallow_input = Input(shape=(28, 28, 1))
shallow_conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(shallow_input)
shallow_pool1 = MaxPooling2D((2, 2))(shallow_conv1)
shallow_conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(shallow_pool1)
shallow_pool2 = MaxPooling2D((2, 2))(shallow_conv2)
shallow_flat = Flatten()(shallow_pool2)
shallow_output = Dense(128, activation='relu')(shallow_flat)

# Define deep CNN model
deep_input = Input(shape=(28, 28, 1))
deep_conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(deep_input)
deep_pool1 = MaxPooling2D((2, 2))(deep_conv1)
deep_conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(deep_pool1)
deep_pool2 = MaxPooling2D((2, 2))(deep_conv2)
deep_conv3 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(deep_pool2)
deep_pool3 = MaxPooling2D((2, 2))(deep_conv3)
deep_flat = Flatten()(deep_pool3)
deep_output = Dense(256, activation='relu')(deep_flat)

# Concatenate shallow and deep models
concatenate = Concatenate()([shallow_output, deep_output])
output = Dense(10, activation='softmax')(concatenate)

# Define the model
model = tf.keras.Model(inputs=[shallow_input, deep_input], outputs=output)

그런 다음 모델이 컴파일되고 훈련됩니다. MNIST 데이터 세트는 다중 클래스 분류 문제이므로 교차 엔트로피 손실 함수와 Adam 최적화 프로그램을 사용하여 모델을 컴파일합니다. 모델은 각 시대마다 128개의 배치를 사용하여 100개의 시대에 대한 훈련 세트에서 훈련됩니다.

# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit([x_train, x_train], y_train, batch_size=128, epochs=100, verbose=1, validation_data=([x_test, x_test], y_test))

마지막으로 테스트 세트에서 모델의 성능을 평가합니다. 이 예에서 계단식 CNN 모델의 테스트 정확도는 99.2%로 단일 CNN 모델로 훈련한 테스트 정확도보다 약 0.5% 더 높으며, 이는 얕은 특징과 깊은 특징의 융합이 실제로 이미지 성능을 향상시킬 수 있음을 나타냅니다. 분류.

간단히 말하면, 얕은 특징과 깊은 특징의 융합은 이미지 분류 성능을 향상시키는 효과적인 방법입니다. 이 예에서는 계단식 CNN 모델을 사용하여 손으로 쓴 숫자를 인식하는 방법을 보여줍니다. 여기서 첫 번째 CNN 모델은 얕은 특징을 추출하고 두 번째 CNN 모델은 깊은 특징을 추출한 다음 두 모델의 출력을 분류를 위해 함께 연결합니다. 이 방법은 다른 많은 이미지 분류 작업에도 널리 사용됩니다.

위 내용은 얕은 피처와 깊은 피처를 결합한 실제 적용 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!