Cara menggunakan model hibrid CNN dan Transformer untuk meningkatkan prestasi

Convolutional Neural Network (CNN) dan Transformer ialah dua model pembelajaran mendalam berbeza yang telah menunjukkan prestasi cemerlang pada tugasan berbeza. CNN digunakan terutamanya untuk tugas penglihatan komputer seperti klasifikasi imej, pengesanan sasaran dan pembahagian imej. Ia mengekstrak ciri tempatan pada imej melalui operasi lilitan, dan melakukan pengurangan dimensi ciri dan invarian ruang melalui operasi pengumpulan. Sebaliknya, Transformer digunakan terutamanya untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) seperti terjemahan mesin, klasifikasi teks dan pengecaman pertuturan. Ia menggunakan mekanisme perhatian kendiri untuk memodelkan kebergantungan dalam jujukan, mengelakkan pengiraan berjujukan dalam rangkaian saraf berulang tradisional. Walaupun kedua-dua model ini digunakan untuk tugas yang berbeza, ia mempunyai persamaan dalam pemodelan jujukan, jadi menggabungkannya boleh dipertimbangkan untuk mencapai prestasi yang lebih baik. Contohnya, dalam tugas penglihatan komputer, Transformer boleh digunakan untuk menggantikan lapisan penggabungan CNN untuk menangkap maklumat konteks global dengan lebih baik. Dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi, CNN boleh digunakan untuk mengekstrak ciri tempatan dalam teks, dan kemudian Transformer boleh digunakan untuk memodelkan kebergantungan global. Kaedah menggabungkan CNN dan Transformer ini telah mencapai keputusan yang baik dalam beberapa kajian. Dengan menggabungkan kelebihan mereka antara satu sama lain, model pembelajaran mendalam boleh dipertingkatkan lagi

Berikut adalah beberapa cara untuk memodenkan CNN agar sepadan dengan Transformer:

1 Mekanisme perhatian diri

Model Transformer. ialah mekanisme perhatian kendiri, yang boleh mencari maklumat yang relevan dalam urutan input dan mengira kepentingan setiap kedudukan. Begitu juga, dalam CNN, kita boleh menggunakan kaedah yang sama untuk meningkatkan prestasi model. Sebagai contoh, kita boleh memperkenalkan mekanisme "perhatian kendiri merentas saluran" dalam lapisan konvolusi untuk menangkap korelasi antara saluran yang berbeza. Melalui kaedah ini, model CNN dapat memahami dengan lebih baik hubungan kompleks dalam data input, seterusnya meningkatkan prestasi model.

2. Pengekodan kedudukan

Dalam Transformer, pengekodan kedudukan ialah teknik yang digunakan untuk membenamkan maklumat kedudukan ke dalam urutan input. Dalam CNN, teknik serupa juga boleh digunakan untuk menambah baik model. Sebagai contoh, benam kedudukan boleh ditambah pada setiap lokasi piksel imej input untuk meningkatkan prestasi CNN semasa memproses maklumat spatial.

3. Pemprosesan berbilang skala

Rangkaian saraf konvolusi biasanya menggunakan kernel lilitan bersaiz tetap untuk memproses data input. Dalam Transformer, anda boleh menggunakan pemprosesan berbilang skala untuk mengendalikan jujukan input dengan saiz yang berbeza. Dalam CNN, pendekatan serupa juga boleh digunakan untuk memproses imej input dengan saiz yang berbeza. Sebagai contoh, biji lilitan saiz berbeza boleh digunakan untuk memproses sasaran saiz berbeza untuk meningkatkan prestasi model.

4. Pengumpulan berasaskan perhatian

Dalam CNN, operasi pengumpulan biasanya digunakan untuk mengurangkan saiz dan bilangan peta ciri untuk mengurangkan kos pengiraan dan penggunaan memori. Walau bagaimanapun, operasi pengumpulan tradisional mengabaikan beberapa maklumat berguna dan oleh itu boleh mengurangkan prestasi model. Dalam Transformer, mekanisme perhatian kendiri boleh digunakan untuk menangkap maklumat berguna dalam urutan input. Dalam CNN, pengumpulan berasaskan perhatian boleh digunakan untuk menangkap maklumat yang serupa. Sebagai contoh, gunakan mekanisme perhatian kendiri dalam operasi pengumpulan untuk memilih ciri yang paling penting dan bukannya purata atau memaksimumkan nilai ciri.

5 Model campuran

CNN dan Transformer ialah dua model berbeza yang telah menunjukkan prestasi cemerlang pada tugasan yang berbeza. Dalam sesetengah kes, mereka boleh digabungkan untuk mencapai prestasi yang lebih baik. Contohnya, dalam tugas pengelasan imej, CNN boleh digunakan untuk mengekstrak ciri imej dan Transformer boleh digunakan untuk mengklasifikasikan ciri ini. Dalam kes ini, kelebihan kedua-dua CNN dan Transformer boleh dieksploitasi sepenuhnya untuk mencapai prestasi yang lebih baik.

6. Pengiraan adaptif

Dalam Transformer, apabila menggunakan mekanisme perhatian kendiri, setiap kedudukan perlu mengira persamaan dengan semua kedudukan lain. Ini bermakna kos pengiraan meningkat secara eksponen dengan panjang jujukan input. Untuk menyelesaikan masalah ini, teknologi pengiraan adaptif boleh digunakan, contohnya, hanya mengira persamaan lokasi lain dalam jarak tertentu dari lokasi semasa. Dalam CNN, teknik serupa juga boleh digunakan untuk mengurangkan kos pengiraan.

Ringkasnya, CNN dan Transformer ialah dua model pembelajaran mendalam berbeza yang telah menunjukkan prestasi cemerlang pada tugasan yang berbeza. Walau bagaimanapun, dengan menggabungkannya, prestasi yang lebih baik boleh dicapai. Beberapa kaedah termasuk menggunakan teknik seperti perhatian kendiri, pengekodan kedudukan, pemprosesan berbilang skala, pengumpulan berasaskan perhatian, model hibrid dan pengkomputeran penyesuaian. Teknik ini boleh memodenkan CNN untuk memadankan prestasi Transformer dalam pemodelan jujukan dan meningkatkan prestasi CNN dalam tugas penglihatan komputer. Selain teknik ini, terdapat cara lain untuk memodenkan CNN, seperti menggunakan teknik seperti lilitan boleh dipisahkan secara mendalam, sambungan baki dan penormalan kelompok untuk meningkatkan prestasi dan kestabilan model. Apabila menggunakan kaedah ini untuk CNN, ciri tugas dan ciri data perlu dipertimbangkan untuk memilih kaedah dan teknik yang paling sesuai.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan model hibrid CNN dan Transformer untuk meningkatkan prestasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!