Ketahui tentang AlexNet

AlexNet ialah rangkaian neural konvolusi yang dicadangkan oleh Alex Krizhevsky dan lain-lain pada tahun 2012. Rangkaian itu memenangi kejuaraan dalam pertandingan klasifikasi imej ImageNet pada tahun itu. Pencapaian ini dianggap sebagai pencapaian penting dalam bidang pembelajaran mendalam kerana ia meningkatkan prestasi rangkaian neural konvolusi dalam dalam bidang penglihatan komputer dengan ketara. Kejayaan AlexNet terutamanya disebabkan oleh dua faktor utama: kedalaman dan pengkomputeran selari. Berbanding dengan model sebelumnya, AlexNet mempunyai struktur rangkaian yang lebih mendalam dan mempercepatkan proses latihan dengan melakukan pengiraan selari pada berbilang GPU. Di samping itu, AlexNet juga memperkenalkan beberapa teknologi penting, seperti fungsi pengaktifan ReLU dan regularisasi Dropout, yang memainkan peranan positif dalam meningkatkan ketepatan rangkaian. Melalui inovasi ini, sumbangan utama AlexNet kepada data ImageNet ialah pengenalan siri teknologi penting, termasuk ReLU, Dropout dan Max-Pooling. Teknologi ini telah digunakan secara meluas dalam banyak seni bina arus perdana selepas AlexNet. Struktur rangkaian AlexNet merangkumi lima lapisan konvolusi dan tiga lapisan bersambung sepenuhnya, dengan jumlah lebih daripada 600,000 parameter. Dalam lapisan konvolusi, AlexNet menggunakan biji konvolusi berskala lebih besar Contohnya, lapisan konvolusi pertama mempunyai 96 biji konvolusi, dengan skala 11 × 11 dan saiz langkah 4. Dari segi lapisan yang bersambung sepenuhnya, AlexNet memperkenalkan teknologi Dropout untuk mengurangkan masalah yang terlalu sesuai.

Ciri penting AlexNet ialah penggunaan latihan dipercepatkan GPU, yang sangat meningkatkan kelajuan latihannya. Pada masa itu, latihan dipercepatkan GPU tidak begitu biasa, tetapi amalan AlexNet yang berjaya menunjukkan bahawa ia boleh meningkatkan kecekapan latihan pembelajaran mendalam dengan ketara.

AlexNet ialah model rangkaian saraf berdasarkan prinsip pembelajaran mendalam, terutamanya digunakan untuk tugas pengelasan imej. Model ini mengekstrak ciri daripada imej melalui pelbagai peringkat rangkaian saraf, dan akhirnya memperoleh hasil pengelasan imej. Secara khusus, proses pengekstrakan ciri AlexNet termasuk lapisan konvolusi dan lapisan bersambung sepenuhnya. Dalam lapisan lilitan, AlexNet mengekstrak ciri daripada imej melalui operasi lilitan. Lapisan konvolusi ini menggunakan ReLU sebagai fungsi pengaktifan untuk mempercepatkan penumpuan rangkaian. Selain itu, AlexNet juga menggunakan teknologi Max-Pooling untuk menurunkan sampel ciri untuk mengurangkan dimensi data. Dalam lapisan bersambung sepenuhnya, AlexNet menghantar ciri yang diekstrak oleh lapisan konvolusi ke lapisan bersambung sepenuhnya untuk mengklasifikasikan imej. Lapisan bersambung sepenuhnya mengaitkan ciri yang diekstrak dengan kategori yang berbeza dengan mempelajari pemberat untuk mencapai matlamat pengelasan imej. Ringkasnya, AlexNet menggunakan prinsip pembelajaran mendalam untuk mengekstrak dan mengklasifikasikan imej melalui lapisan konvolusi dan lapisan bersambung sepenuhnya, dengan itu mencapai tugas pengelasan imej yang cekap dan tepat.

Mari perkenalkan struktur dan ciri AlexNet secara terperinci.

1. Lapisan konvolusi

Lima lapisan pertama AlexNet kesemuanya adalah lapisan konvolusi Dua lapisan konvolusi pertama ialah biji konvolusi 11x11 dan 5x5, dan tiga lapisan konvolusi 3x3 yang lebih kecil. Setiap lapisan konvolusi diikuti oleh lapisan ReLU, yang membantu meningkatkan keupayaan perwakilan tak linear model. Selain itu, lapisan konvolusi kedua, keempat dan kelima diikuti oleh lapisan pengumpulan maksimum, yang boleh mengurangkan saiz peta ciri dan mengekstrak ciri yang lebih kaya. . mempunyai 1000 neuron, sepadan dengan 1000 kategori set data ImageNet. Lapisan terakhir yang disambungkan sepenuhnya menggunakan fungsi pengaktifan softmax untuk mengeluarkan kebarangkalian bagi setiap kategori.

3. Penyelarasan keciciran

AlexNet menggunakan teknologi penyelarasan Keciciran, yang boleh menetapkan output beberapa neuron secara rawak kepada 0, sekali gus mengurangkan keterlaluan model. Khususnya, kedua-dua lapisan pertama dan kedua yang disambungkan sepenuhnya AlexNet menggunakan teknologi Keciciran, dan kebarangkalian Keciciran ialah 0.5.

4. Lapisan LRN

AlexNet juga menggunakan lapisan normalisasi tindak balas tempatan (LRN), yang boleh meningkatkan sensitiviti kontras model. Lapisan LRN ditambah selepas setiap lapisan konvolusi dan meningkatkan kontras ciri dengan menormalkan peta ciri bersebelahan.

5. Pembesaran data

AlexNet juga menggunakan beberapa teknik pembesaran data, seperti pemangkasan rawak, flip mendatar dan penditeran warna, yang boleh meningkatkan kepelbagaian data latihan dan dengan itu meningkatkan keupayaan generalisasi model.

Ringkasnya, AlexNet digunakan terutamanya untuk tugas pengelasan imej. Melalui latihan dan pembelajaran, AlexNet boleh mengekstrak ciri imej secara automatik dan mengklasifikasikannya, sekali gus menyelesaikan masalah ciri reka bentuk secara manual. Teknologi ini digunakan secara meluas dalam bidang penglihatan komputer, menggalakkan pembangunan pembelajaran mendalam dalam tugas seperti klasifikasi imej, pengesanan sasaran, dan pengecaman muka.

Atas ialah kandungan terperinci Ketahui tentang AlexNet. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!