Tất tần tật thông tin quan trọng về Convolutional Neural Network mà bạn nên biết

Convolutional Neural Network (CNN), hay còn gọi là Mạng Nơ-ron tích chập, là một hệ thống thuật toán được xây dựng từ Deep Learning và đóng vai trò quan trọng trong công nghệ nhận diện hình ảnh thông minh. CNN cũng giúp chúng ta giải quyết các vấn đề khó khăn như phân loại và nhận dạng hình ảnh. Hãy theo dõi bài viết này để khám phá cấu trúc và cách chọn tham số cho mạng CNN.

Những khái niệm cơ bản cần biết về CNN

Convolutional Neural Network là gì?

Convolutional Neural Network là một loại mô hình mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý ảnh. CNN được thiết kế để nhận dạng và phân loại hình ảnh dựa trên cấu trúc của nó.

Bạn đang xem: Tất tần tật thông tin quan trọng về Convolutional Neural Network mà bạn nên biết

CNN có khả năng tự học các đặc trưng hierarchically từ dữ liệu hình ảnh thông qua việc sử dụng các tầng convolutional và pooling.

• Convolutional Layer: Tầng này sử dụng các bộ lọc (filters) để thực hiện phép tích chập trên ảnh đầu vào, giúp nắm bắt các đặc trưng cục bộ trong ảnh.
• Pooling Layer: Tầng này giúp giảm kích thước của đầu ra từ tầng convolutional bằng cách lấy giá trị lớn nhất (max pooling) hoặc giá trị trung bình (average pooling) từ một vùng cụ thể của đầu ra.
• Fully Connected Layer: Sau khi thông qua các tầng convolutional và pooling, đầu ra được lan truyền qua các tầng kết nối đầy đủ để thực hiện phân loại.

Convolutional là gì?

Convolutional là một phép toán toán học được sử dụng rộng rãi trong xử lý tín hiệu và thị giác máy tính. Trong CNN, phép toán convolution được áp dụng để trích xuất đặc trưng từ dữ liệu đầu vào.

Phép toán convolution sẽ tạo ra một ma trận (hay filter/kernel) bằng cách áp dụng một phần của ảnh đầu vào. Công nghệ này giúp nhận dạng các đặc trưng cục bộ như cạnh, góc hay texture trong ảnh.

Tầng convolutional trong CNN sử dụng phép toán này để áp dụng nhiều bộ lọc khác nhau lên ảnh đầu vào, tạo ra các Feature map tương ứng với từng loại đặc trưng. Qua đó, CNN có khả năng học và nhận diện các đặc trưng cấp cao từ dữ liệu hình ảnh.

Feature là gì?

Feature là một yếu tố quan trọng trong CNN, đề cập đến các đặc điểm cụ thể hoặc mẫu trong dữ liệu hình ảnh. Đối với ảnh, các Feature có thể là những phần tử nhỏ trích xuất từ ảnh, đại diện cho các đặc trưng cục bộ như cạnh, góc, texture hoặc các mẫu không gian trong hình ảnh.

Trong quá trình triển khai, mạng CNN tự động học cách trích xuất các Feature từ dữ liệu hình ảnh. Các Feature này có thể được trích xuất thông qua tầng convolutional của mạng, trong đó các bộ lọc (filters) được áp dụng để tìm các Feature cụ thể trong từng phần của hình ảnh.

Xem thêm : Học bổ túc là gì? Học bổ túc và chính quy khác nhau như thế nào?

Việc khớp Feature với các đặc trưng chung trong hình ảnh giúp mạng CNN nhận biết các đối tượng, biểu hiện hoặc phân loại các hình ảnh dựa trên các đặc trưng cụ thể này. Điều này giúp cho mạng CNN trở nên mạnh mẽ hơn trong việc nhận dạng và phân loại hình ảnh dựa trên các đặc trưng cục bộ.

Tìm hiểu chi tiết về cấu trúc mạng CNN

Cấu trúc mạng CNN thường được chia thành một số lớp cơ bản như sau:

• Convolutional Layer: Lớp này sử dụng các bộ lọc (filters) để thực hiện phép tích chập trên ảnh đầu vào, tạo ra các Feature map chứa các đặc trưng cục bộ.
• Activation Function: Sau khi tính toán phép convolution, một activation function như ReLU (Rectified Linear Unit) thường được sử dụng để tạo tính phi tuyến cho mạng.
• Pooling Layer: Lớp này giúp giảm kích thước của Feature map từ lớp convolutional bằng cách lấy giá trị lớn nhất (max pooling) hoặc giá trị trung bình (average pooling) từ một vùng cụ thể của Feature map.
• Fully Connected Layer: Sau khi thông qua các lớp convolutional và pooling, đầu ra được lan truyền qua các lớp fully connected để thực hiện phân loại.
• Output Layer: Lớp cuối cùng chứa các neuron đại diện cho các lớp phân loại, thường sử dụng hàm softmax để tính xác suất phân loại.

Ngoài ra, trong mạng CNN còn sử dụng các kỹ thuật và khái niệm khác như dropout để ngăn chặn overfitting, batch normalization để ổn định quá trình học và các kỹ thuật regularization để giảm thiểu overfitting.

Mạng CNN thường có nhiều lớp convolutional và pooling tùy thuộc vào độ phức tạp của mô hình và đặc tính của dữ liệu đầu vào. Thiết kế cấu trúc mạng CNN phụ thuộc vào bài toán cụ thể mà mô hình cần giải quyết và các đặc tính của dữ liệu.

Ý tưởng xây dựng Convolutional Neural Network

Mạng CNN sử dụng ba ý tưởng cơ bản sau đây để xử lý dữ liệu hình ảnh hiệu quả:

Trường tiếp nhận cục bộ (Local receptive field)

Trong CNN, trường tiếp nhận cục bộ (local receptive field) đề cập đến phạm vi không gian trên ảnh đầu vào mà mỗi neuron trong tầng convolutional kết nối đến. Mỗi neuron chỉ kết nối với một phần nhỏ của ảnh đầu vào thay vì kết nối với toàn bộ ảnh. Điều này chính là trường tiếp nhận cục bộ của neuron.

Khi áp dụng phép tích chập lên ảnh đầu vào, các neuron trong tầng convolutional chỉ xử lý thông tin từ một phần nhỏ của ảnh, đóng vai trò như một khu vực cục bộ. Qua đó, mỗi neuron có thể tập trung vào việc nhận diện các đặc trưng cục bộ như cạnh, góc hoặc texture trong ảnh một cách hiệu quả.

Việc sử dụng trường tiếp nhận cục bộ giúp mạng CNN trở nên hiệu quả hơn trong việc nhận diện đặc trưng cục bộ và giảm độ phức tạp tính toán bằng cách xử lý một phần nhỏ của ảnh thay vì toàn bộ ảnh. Điều này giúp tăng tính hiệu quả của mạng và giảm độ phức tạp tính toán.

Trọng số chia sẻ (Shared weight and bias)

Trọng số chia sẻ (shared weights) được áp dụng cho các bộ lọc (filters) sử dụng trong tầng convolutional của mạng. Ý tưởng chính là các neuron trong cùng một tầng convolutional sử dụng cùng một bộ lọc để thực hiện phép tích chập trên đầu vào. Tương tự, trọng số chia sẻ cũng được áp dụng cho bias.

Xem thêm : Cấu Trúc và Cách dùng LOOK trong Tiếng Anh

Khi một bộ lọc được áp dụng lên một vùng của ảnh đầu vào, tất cả các neuron trong tầng convolutional đều sử dụng cùng một bộ lọc để tính toán đầu ra. Điều này có nghĩa là không cần phải học một bộ lọc riêng biệt cho từng neuron mà chúng sẽ chia sẻ cùng một bộ lọc. Qua đó, số lượng trọng số cần học sẽ giảm đáng kể, giúp tiết kiệm bộ nhớ và tăng tính hiệu quả của mô hình.

Việc chia sẻ trọng số cũng giúp mô hình trở nên bất biến về mặt hình thức. Điều này nghĩa là nó có khả năng nhận diện các đặc trưng vật lý một cách không phụ thuộc vào vị trí hoặc góc độ của đối tượng trong ảnh.

Lớp tổng hợp (Pooling layer)

Lớp tổng hợp (Pooling layer) là một phần quan trọng của kiến trúc CNN. Nó được sử dụng để giảm kích thước của Feature map tạo ra từ tầng convolutional.

Lớp tổng hợp thường được sử dụng sau mỗi tầng convolutional để giảm chiều dài của dữ liệu, giảm độ phức tạp tính toán và tạo ra tính bất biến đối với sự thay đổi nhỏ trong dữ liệu đầu vào.

Có hai loại tổng hợp phổ biến được sử dụng trong CNN:

• Max Pooling: Trong tầng tổng hợp theo phương thức này, giá trị lớn nhất trong một vùng cụ thể của Feature map được chọn để tạo ra Feature map mới với kích thước giảm xuống.
• Average Pooling: Trong tầng tổng hợp theo phương thức này, giá trị trung bình của một vùng cụ thể của Feature map được lấy để tạo ra Feature map mới.

Việc sử dụng lớp tổng hợp giúp giảm kích thước của dữ liệu một cách hiệu quả, giảm tình trạng overfitting. Từ đó giải quyết vấn đề của độ chính xác không bị ảnh hưởng bởi sự dịch chuyển nhỏ trong dữ liệu đầu vào.

Hướng dẫn cách chọn tham số cho CNN

Khi chọn tham số cho mạng Neural Convolutional (CNN), chúng ta cần xác định quy trình chung để điều chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Dưới đây là một số phương pháp thường được sử dụng:

• Kiến trúc mô hình: Lựa chọn kiến trúc mô hình phù hợp với bài toán cụ thể, bao gồm số lớp convolutional, số lớp tổng hợp, số lượng neuron trong các lớp fully connected, kích thước và bước nhảy của bộ lọc và các kỹ thuật như dropout và batch normalization.
• Tốc độ học (learning rate): Điều chỉnh tốc độ học cực kỳ quan trọng để đảm bảo rằng mô hình hội tụ đúng cách mà không bị quá fitting hoặc underfitting.
• Thuật toán tối ưu hóa: Sử dụng các thuật toán tối ưu hóa như Adam, SGD, RMSprop để điều chỉnh việc cập nhật trọng số trong quá trình huấn luyện.
• Kích thước batch: Lựa chọn kích thước batch phù hợp, đảm bảo cân bằng giữa việc cập nhật trọng số và tài nguyên tính toán.
• Hàm kích hoạt: Sử dụng hàm kích hoạt phù hợp như ReLU, Sigmoid, Tanh hoặc Leaky ReLU để tối ưu hóa việc lan truyền ngược và đảm bảo tính phi tuyến của mô hình.
• Khởi tạo trọng số: Lựa chọn phương pháp khởi tạo trọng số ban đầu như Xavier, He, Glorot để đảm bảo việc huấn luyện hiệu quả.
• Kiểm tra và đánh giá: Sử dụng các kỹ thuật kiểm tra và đánh giá như cross-validation, early stopping để đảm bảo mô hình không bị overfitting và có khả năng tổng quát hóa tốt trên dữ liệu kiểm tra.

Tạm kết

Hy vọng bạn đã hiểu rõ về Convolutional Neural Network thông qua những chia sẻ từ FPT Shop trong bài viết trên. Đồng thời, người dùng có thể cập nhật cách chọn tham số CNN phù hợp để phát triển dự án của mình.

Xem thêm:

• Fibonacci là gì? Tìm hiểu những ứng dụng thú vị của Fibonacci trong đầu tư chứng khoán
• Bitbucket là gì? Bật mí 5 tính năng thú vị trên Bitbucket có thể bạn chưa biết

Ngoài ra, FPT Shop cung cấp các mẫu máy tính xách tay, máy tính bảng và điện thoại thông minh chất lượng. Ghé ngay cửa hàng hoặc truy cập trang chủ trực tuyến để lựa chọn các sản phẩm giá tốt nhất.

• Điện thoại Vivo

Nguồn: https://ispacedanang.edu.vn
Danh mục: Học tập